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语言迁移研究:问题与思考 被引量:361
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作者 戴炜栋 王栋 《外国语》 CSSCI 北大核心 2002年第6期1-9,共9页
语言迁移一直是应用语言学、第二语言习得和语言教学领域有争议的论题。在过去几十年里,人们对其在外语教学领域的认识几经反复。近年来,人们对迁移的作用有了进一步的认识,迁移可能和其它一些我们尚未完全了解的因素交互起作用,因此围... 语言迁移一直是应用语言学、第二语言习得和语言教学领域有争议的论题。在过去几十年里,人们对其在外语教学领域的认识几经反复。近年来,人们对迁移的作用有了进一步的认识,迁移可能和其它一些我们尚未完全了解的因素交互起作用,因此围绕迁移研究仍有很多理论和实际问题。本文针对制约迁移研究的四个核心问题(定义、比较、预测和概括)进行讨论并提出作者的看法。 展开更多
关键词 语言迁移 定义 比较 预测 概括化 应用语言学 第二语言习得 外语教学
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短期负荷预测的支持向量机方法研究 被引量:277
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作者 李元诚 方廷健 于尔铿 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第6期55-59,共5页
提出了一种基于支持向量机(SVM)理论的电力系统短期负荷预测方法。该方法采用结构风险最小化原则(SRM),与采用经验风险最小化原则(ERM)的传统神经网络方法相比,具有更好的泛化性能和精度,减少了对经验的依赖。SVM算法以统计学习理论作... 提出了一种基于支持向量机(SVM)理论的电力系统短期负荷预测方法。该方法采用结构风险最小化原则(SRM),与采用经验风险最小化原则(ERM)的传统神经网络方法相比,具有更好的泛化性能和精度,减少了对经验的依赖。SVM算法以统计学习理论作为其理论基础,它的训练等价于解决一个二次规划问题。为了提高负荷预测精度,文中在训练数据集中采用了负荷数据和温度数据。通过和多层BP神经网络进行比较的试验,结果证明了其在短期负荷预测中的有效性。 展开更多
关键词 短期负荷预测 支持向量机 电力系统 神经网络 人工智能
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神经网络集成 被引量:245
3
作者 周志华 陈世福 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第1期1-8,共8页
神经网络集成通过训练多个神经网络并将其结论进行合成 ,可以显著地提高学习系统的泛化能力 .它不仅有助于科学家对机器学习和神经计算的深入研究 ,还有助于普通工程技术人员利用神经网络技术来解决真实世界中的问题 .因此 ,它被视为一... 神经网络集成通过训练多个神经网络并将其结论进行合成 ,可以显著地提高学习系统的泛化能力 .它不仅有助于科学家对机器学习和神经计算的深入研究 ,还有助于普通工程技术人员利用神经网络技术来解决真实世界中的问题 .因此 ,它被视为一种有广阔应用前景的工程化神经计算技术 ,已经成为机器学习和神经计算领域的研究热点 .该文从实现方法、理论分析和应用成果等三个方面综述了神经网络集成的国际研究现状 。 展开更多
关键词 神经网络 集成 机器学习 神经计算 泛化
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Constructions: A new theoretical approach to language 被引量:165
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作者 Adele E. Goldberg (Linguistics Department, University of Illinois, Urbana, IL 61801-0168, USA) 《外国语》 CSSCI 北大核心 2003年第3期1-11,共11页
A new theoretical approach to language has emerged in the past 10-15 years that allows linguistic observations about form-meaning pairings constructions — to be stated directly. Constructionist approaches aim to acco... A new theoretical approach to language has emerged in the past 10-15 years that allows linguistic observations about form-meaning pairings constructions — to be stated directly. Constructionist approaches aim to account for the full range of facts about language, without assuming that a particular subset of the data is part of a privileged 揷ore? Researchers argue that unusual constructions shed light on more general issues, and serve to illuminate what is required for a complete account of language. 展开更多
关键词 语言 语言学理论 语法 综述 建构理论 搭配
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多层次关联规则的有效挖掘算法 被引量:42
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作者 程继华 施鹏飞 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 1998年第12期937-941,共5页
数据挖掘(DataMining)被认为是解决“数据爆炸”和“数据丰富,信息贫乏(DataRichandInforma-tionPoor)”的一种有效方法.关联规则(AssociationRules)是数据挖掘的重要研... 数据挖掘(DataMining)被认为是解决“数据爆炸”和“数据丰富,信息贫乏(DataRichandInforma-tionPoor)”的一种有效方法.关联规则(AssociationRules)是数据挖掘的重要研究内容.提出了多层次关联规则的挖掘算法——AR_SET,利用集合“或”、“与”运算求解频繁模式(FrequentItemset),提高了挖掘的效率和速度.实验结果表明,算法AR_SET是有效的,并对AR_SET算法的几个变种进行了讨论. 展开更多
关键词 数据挖掘 关联规则 数据库 知识发现
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基于粒子群优化算法的BP网络学习研究 被引量:67
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作者 潘昊 侯清兰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第16期41-43,66,共4页
文章提出了基于粒子群优化的BP网络学习算法。在该算法中,用粒子群优化算法替代了传统BP算法中的梯度下降法,使得改进后的算法具有不易陷入局部极小、泛化性能好等特点。并将该算法应用在了高速公路动态称重系统的设计中,实验证明:这种... 文章提出了基于粒子群优化的BP网络学习算法。在该算法中,用粒子群优化算法替代了传统BP算法中的梯度下降法,使得改进后的算法具有不易陷入局部极小、泛化性能好等特点。并将该算法应用在了高速公路动态称重系统的设计中,实验证明:这种算法能够明显减少迭代次数、提高收敛精度,其泛化性能也优于传统BP算法。 展开更多
关键词 BP网络 粒子群优化算法 泛化
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基于人工神经网络的电力负荷坏数据辨识与调整 被引量:56
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作者 张国江 邱家驹 李继红 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第8期104-107,113,共5页
电力负荷坏数据辨识应充分考虑负荷曲线本身的特征。先用Kohonen网对日负荷曲线进行聚类 ,产生各类的特征曲线 ;然后用特征曲线及由此产生的含有坏数据的曲线形成的样本集对BP网进行训练 ,利用BP网的泛化能力 ,使之具备对本类曲线进行... 电力负荷坏数据辨识应充分考虑负荷曲线本身的特征。先用Kohonen网对日负荷曲线进行聚类 ,产生各类的特征曲线 ;然后用特征曲线及由此产生的含有坏数据的曲线形成的样本集对BP网进行训练 ,利用BP网的泛化能力 ,使之具备对本类曲线进行坏数据精确定位的能力 ;最后利用特征曲线进行坏数据的调整。该方法能够做到离线训练 ,在线辨识 ,实例分析取得了良好的效果。 展开更多
关键词 电力负荷 坏数据辨识 人工神经网络 人工智能
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基于卷积神经网络的连续语音识别 被引量:70
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作者 张晴晴 刘勇 +1 位作者 潘接林 颜永红 《工程科学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第9期1212-1217,共6页
在语音识别中,卷积神经网络(convolutional neural networks,CNNs)相比于目前广泛使用的深层神经网络(deep neural network,DNNs),能在保证性能的同时,大大压缩模型的尺寸.本文深入分析了卷积神经网络中卷积层和聚合层的不同结构对识别... 在语音识别中,卷积神经网络(convolutional neural networks,CNNs)相比于目前广泛使用的深层神经网络(deep neural network,DNNs),能在保证性能的同时,大大压缩模型的尺寸.本文深入分析了卷积神经网络中卷积层和聚合层的不同结构对识别性能的影响情况,并与目前广泛使用的深层神经网络模型进行了对比.在标准语音识别库TIMIT以及大词表非特定人电话自然口语对话数据库上的实验结果证明,相比传统深层神经网络模型,卷积神经网络明显降低模型规模的同时,识别性能更好,且泛化能力更强. 展开更多
关键词 卷积神经网络 连续语音识别 权值共享 聚合 泛化性
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支持多约束的K-匿名化方法 被引量:60
9
作者 杨晓春 刘向宇 +1 位作者 王斌 于戈 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第5期1222-1231,共10页
K-匿名化(K-anonymization)是数据发布环境下保护数据隐私的一种重要方法.目前,K-匿名化方法主要针对单一约束条件进行处理,而实际应用中涉及到大量的多约束条件,使K-匿名化问题更加复杂.如果简单地将单一约束K-匿名化方法应用到多约束... K-匿名化(K-anonymization)是数据发布环境下保护数据隐私的一种重要方法.目前,K-匿名化方法主要针对单一约束条件进行处理,而实际应用中涉及到大量的多约束条件,使K-匿名化问题更加复杂.如果简单地将单一约束K-匿名化方法应用到多约束情况,会造成大量的信息损失及过低的处理效率.根据多约束之间的关系,通过继承Classfly算法的元组概括过滤思想,提出多约束K-匿名化方法Classfly+及相应的3种算法,包括朴素算法、完全IndepCSet算法和部分IndepCSet的Classfly+算法.实验结果显示,Classfly+能够很好地降低多约束K-匿名化的信息损失,改善匿名化处理的效率. 展开更多
关键词 K-匿名化 数据隐私 概括 多约束 信息损失
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“性骚扰”概念的泛化、窄化及应对措施 被引量:46
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作者 沈奕斐 《妇女研究论丛》 CSSCI 北大核心 2004年第1期11-16,27,共7页
性骚扰在中国正在成为一个越来越引人关注的问题,但是对于性骚扰的解决,无论是理论还是实践都显得有些力不从心。本文借鉴女性主义的视角和方法,认为性骚扰在中国出现的泛化和窄化问题是使得性骚扰问题难以解决的两大盲区,本文尝试探讨... 性骚扰在中国正在成为一个越来越引人关注的问题,但是对于性骚扰的解决,无论是理论还是实践都显得有些力不从心。本文借鉴女性主义的视角和方法,认为性骚扰在中国出现的泛化和窄化问题是使得性骚扰问题难以解决的两大盲区,本文尝试探讨性骚扰的实质,寻求解决这一问题的途径和方法。 展开更多
关键词 性骚扰 泛化 窄化 实质 中国 女性主义
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神经网络的学习误差函数及泛化能力 被引量:29
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作者 李杰 韩正之 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2000年第1期95-97,共3页
用于训练神经网络的样本点集不可避免地会受到噪声污染。利用神经网络的概率描述,通过研究K—L信息距离和神经网络泛化能力的关系,构造一个新的神经网络学习误差函数。泛化能力分析和仿真结果表明了该学习误差函数的合理性。
关键词 神经网络 泛化能力 学习误差函数 概率表示
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句尾语气词“吗”的语法化过程 被引量:44
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作者 杨永龙 《语言科学》 2003年第1期29-38,共10页
本文探讨了"吗"的语法化过程,认为"吗"是在"VP无"格式中语法化的,整个过程可以从两个方面观察:一是"无"语义泛化,与句法功能的扩展有关;一是"VP无"句式的主观化,与表达功能的扩展有关。
关键词 语法化 语义泛化 主观化 功能扩展 语气词
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国外自动测试系统发展现状综述 被引量:28
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作者 赖根 肖明清 +1 位作者 夏锐 王学奇 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2005年第3期26-30,共5页
从通用化、标准化、高性能及远程网络化等方面全面介绍了目前国外自动测试系统的发展现状;就如何加强国际技术合作与交流,不断缩小我国与国际测试水平的差距,提出了观点。
关键词 自动测试系统 通用化 标准化 高性能 远程网络化
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从通用化走向专门化:反思中国司法人工智能的运用 被引量:49
14
作者 左卫民 《法学论坛》 CSSCI 北大核心 2020年第2期17-23,共7页
随着人工智能技术在司法领域的应用,相关研究的热度持续高涨,但仍需要探讨的是人工智能在司法实践中运用的实际情况:包括何种人工智能发挥了作用、作用何在以及为何会在有些方面产生效果而其它方面又效果不彰。总体而言,人工智能在中国... 随着人工智能技术在司法领域的应用,相关研究的热度持续高涨,但仍需要探讨的是人工智能在司法实践中运用的实际情况:包括何种人工智能发挥了作用、作用何在以及为何会在有些方面产生效果而其它方面又效果不彰。总体而言,人工智能在中国司法实践中取得了一定的成效,主要体现在警务活动与司法辅助性活动中,但仍难称理想。小范围的成功是源于成熟通用人工智能技术的普适性适用,而大部分司法人工智能产品难以发挥作用是由于未结合专门司法需求展开,所投入的资金与人才资源远远不足。未来应当降低对于司法人工智能的盲目期待,将研发重心从通用领域转向司法专用领域,转变司法人工智能的投入模式,大力培养既懂法律又懂技术的专门化、复合型人才。 展开更多
关键词 法律人工智能 司法人工智能 司法 通用化 专门化
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隐私保护数据发布中身份保持的匿名方法 被引量:45
15
作者 童云海 陶有东 +1 位作者 唐世渭 杨冬青 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第4期771-781,共11页
在隐私保护的数据发布研究中,目前的方法通常都是先删除身份标识属性,然后对准标识属性进行匿名处理.分析了单一个体对应多个记录的情况,提出了一种保持身份标识属性的匿名方法,它在保持隐私的同时进一步提高了信息有效性.采用概化和有... 在隐私保护的数据发布研究中,目前的方法通常都是先删除身份标识属性,然后对准标识属性进行匿名处理.分析了单一个体对应多个记录的情况,提出了一种保持身份标识属性的匿名方法,它在保持隐私的同时进一步提高了信息有效性.采用概化和有损连接两种实现方式.实验结果表明,该方法提高了信息有效性,具有很好的实用性. 展开更多
关键词 隐私保护 数据发布 匿名 身份保持 有损连接 概化
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“X上”和“X里”的认知分析 被引量:22
16
作者 葛婷 《暨南大学华文学院学报》 2004年第1期59-68,共10页
“上”和“里”是现代汉语中使用频率很高的两个方位词。一般认为,“X上”和“x里”相通交叉甚少。通过深入考察各种文本,我们发现两者不仅在单纯的空间方位上有相通之 处,而且在隐喻的概念范畴中,也有相通之处。本文作者尝试从隐喻角... “上”和“里”是现代汉语中使用频率很高的两个方位词。一般认为,“X上”和“x里”相通交叉甚少。通过深入考察各种文本,我们发现两者不仅在单纯的空间方位上有相通之 处,而且在隐喻的概念范畴中,也有相通之处。本文作者尝试从隐喻角度说明和解释这种现象。 展开更多
关键词 现代汉语 “X上” “X里” 语法 方位词
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支持向量机与RBF神经网络回归性能比较研究 被引量:42
17
作者 刘苏苏 孙立民 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2011年第12期4202-4205,共4页
支持向量机与RBF神经网络相比各有优缺点,通过对支持向量机与RBF神经网络的研究,从理论上分析了这两种学习机在回归预测原理上的异同,通过仿真实验对比了两者在测试集上的逼近能力及泛化能力。仿真结果表明,对于小样本集,支持向量机的... 支持向量机与RBF神经网络相比各有优缺点,通过对支持向量机与RBF神经网络的研究,从理论上分析了这两种学习机在回归预测原理上的异同,通过仿真实验对比了两者在测试集上的逼近能力及泛化能力。仿真结果表明,对于小样本集,支持向量机的逼近能力及泛化能力要优于RBF神经网络。对实际应用中回归模型的选择问题提出了建议。 展开更多
关键词 支持向量机 RBF神经网络 逼近能力 泛化能力 回归
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多层前向网络的逼近与泛化机制 被引量:32
18
作者 董聪 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 1998年第A07期413-417,共5页
对多层前向网络的实际逼近过程进行了系统的分析,对前向网络泛化问题的数学和逻辑根源进行了阐述。研究表明,多层前向网络的实际逼近过程所基于的数学空间和Kolmogorov等人关于理想网络映射能力的数学证明所基于的数学空间... 对多层前向网络的实际逼近过程进行了系统的分析,对前向网络泛化问题的数学和逻辑根源进行了阐述。研究表明,多层前向网络的实际逼近过程所基于的数学空间和Kolmogorov等人关于理想网络映射能力的数学证明所基于的数学空间是不同的,它们是两类性质不同的逼近问题,具有完全不同的逼近机制。 展开更多
关键词 多层前向网络 逼近 泛化 归纳 感受
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关于多比例尺GIS中数据库多重表达的几个问题的研究 被引量:24
19
作者 齐清文 张安定 《地理研究》 CSCD 北大核心 1999年第2期161-170,共10页
多比例尺GIS中的数据库多重表达是当前国内外GIS领域的热点、难点问题之一。文中首先给出了对该问题的内涵界定,然后阐述了多重表达数据库的组织结构、数据更新方式、数据一致性问题等的设计方案,并提出了对多重表达数据库的数... 多比例尺GIS中的数据库多重表达是当前国内外GIS领域的热点、难点问题之一。文中首先给出了对该问题的内涵界定,然后阐述了多重表达数据库的组织结构、数据更新方式、数据一致性问题等的设计方案,并提出了对多重表达数据库的数据一致性问题的看法,最后讨论了作者应用数据库多重表达技术在电子地图多级比例尺显示、层次性地理空间推理两个实例。 展开更多
关键词 多比例尺 GIS 多重表达 制图综合 数据库
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深度强化学习算法与应用研究现状综述 被引量:42
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作者 刘朝阳 穆朝絮 孙长银 《智能科学与技术学报》 2020年第4期314-326,共13页
深度强化学习主要被用来处理感知-决策问题,已经成为人工智能领域重要的研究分支。概述了基于值函数和策略梯度的两类深度强化学习算法,详细阐述了深度Q网络、深度策略梯度及相关改进算法的原理,并综述了深度强化学习在视频游戏、导航... 深度强化学习主要被用来处理感知-决策问题,已经成为人工智能领域重要的研究分支。概述了基于值函数和策略梯度的两类深度强化学习算法,详细阐述了深度Q网络、深度策略梯度及相关改进算法的原理,并综述了深度强化学习在视频游戏、导航、多智能体协作以及推荐系统等领域的应用研究进展。最后,对深度强化学习的算法和应用进行展望,针对一些未来的研究方向和研究热点给出了建议。 展开更多
关键词 人工智能 深度强化学习 值函数 策略梯度 导航 协作 复杂环境 泛化性 鲁棒性
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