Ashby和Maddox(1998)提出COVIS理論，來解釋人們是如何進行分類學習。而對COVIS理論所作的研究結果，有支持的結果(Ashby, Ell,& Waldron, 2003; Ashby,Maddox, & Bohil, 2002; Maddox, Ashby, Ing, & Pickering, 2003)，但也有不支持的結果(Nosofsky, Stanton, & Zaki, 2005; Stanton & Nosofsky, 2007)，因此分類學習系統是否如同COVIS理論所主張是由雙系統所構成，還應繼續加以探討。 在Maddox等人(2007)的「操弄按鍵轉換機率」實驗中，Maddox等人以COVIS理論的觀點來解釋此實驗所得的結果。然而，此實驗結果除了以COVIS理論的觀點來解釋之外，或許也可用認知資源消耗的觀點來加以解釋。因此本研究的主要目的是嘗試檢驗認知資源消耗觀點的解釋方法可行性。實驗一的主要目的是重製Maddox等人(2007)年研究所得結果，以確保本研究所使用的刺激材料、實驗流程和實驗設計都和Maddox等人相同，並可得到相同的結果。然而實驗一所得結果和Maddox等人(2007)結果不同，並且實驗一所得結果也不支持COVIS理論所提出的雙系統想法。基於實驗一無法得到和Maddox等人(2007)相同的結果，實驗二根據認知資源消耗觀點，繼續嘗試重製出和Maddox等人(2007)相同的實驗結果，藉由在轉換階段加入序列回憶作業的 操弄手法，實驗二中得到和Maddox等人(2007)相同的結果，並且可用認知資源消耗觀點對此結果進行解釋。而本研究認為如果「Maddox等人研究中受試者的認知資源量少於本研究中受試者的認知資源量」的假設可成立的話，Maddox等人(2007)實驗所得結果是有可能可用認知資源消耗觀點的說法加以解釋。因此對於Maddox等人(2007)年的「操弄按鍵轉換機率」實驗結果，除了以COVIS理論的觀點來解釋之外，也可用認知資源消耗觀點的解釋方法來進行解釋。

本研究的主要目的是檢視倒傳導神經網路是否具有人類在分類學習上所呈現出來的學習效應 — 競爭學習、遮蔽效應與不相關線索的影響。在實驗中，我們採用兩種倒傳導神經網路，來測試激發函數是否會影響倒傳導神經網路的學習。此兩種倒傳導神經網路分別採用sigmoid激發函數與hyperbolic-tangent激發函數。實驗結果顯示，以sigmoid為激發函數與以hyperbolic-tangent為激發函數的倒傳導神經網路都具有這三個學習效應。還有，以sigmoid為激發函數的倒傳導神經網路所呈現出來的學習效應比以hyperbolic-tangent為激發函數的倒傳導神經網路來得顯著。本研究的次要目的在於瞭解有效性（使用性）與敏感度分析的數值是否有對應關係。實驗結果顯示，線索A與線索B的敏感度分析數值差異可以反映出線索A與線索B的有效性差異。然而，敏感度分析數值卻無法準確地顯示線索的有效性數值。 / The main objective of this research is to examine whether back propagation neural networks (BP) have the learning effects found in human category learning — competitive learning, overshadowing and the deleterious of an irrelevant cue. Two kinds of BP, BP with sigmoid activation function and BP with hyperbolic-tangent activation function, are investigated to see if the activation function will make BP behave differently. According to the results of our experiments, these three learning effects are demonstrated both in BP with sigmoid and BP with hyperbolic-tangent, but they seems more significant in BP with sigmoid than in BP with hyperbolic-tangent. The second objective of our research is to see if there is a correspondence between the validity (the utilization) and the value of sensitivity analysis, R. From the results of our experiments, we observe that the difference between values of sensitivity analysis with respect to Cue A and Cue B reflects the difference of the validities between Cue A and Cue B. However, the value of sensitivity analysis does not show exactly what validity a cue is.