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题名基于语料库的当代英语同源宾语结构特征调查研究
被引量：1
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作者
陈伟
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机构
武汉理工大学外国语学院
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出处
《语言研究》
CSSCI
北大核心
2010年第1期75-79,共5页
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文摘
在英语里,少数不及物动词的后面可带同源宾语构成同源宾语结构。本文采用基于语料库的方法从《科比德英语搭配语料库》(1.1版本)调查语料,分析统计数据,研究当代英语里同源宾语结构特征,即部分不及物动词与其同源宾语的搭配特点。研究结果显示,同源宾语结构的用法同传统语法学家所述存在不少相异之处,而且同源宾语的修饰语呈现多元特征。本文最后总结了主要的相异之处。该研究也表明,由于当代英语不断的发展变化,原来语法学家有关同源宾语结构的论述不太完善,需要进行及时的修正。
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关键词
语料库
同源宾语结构
搭配
多元特征
变异
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Keywords
corpus
cognate object construction
collocation
multivariate features
deviation
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分类号
H31
[语言文字—英语]
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题名论城市山水题材绘画的艺术体现特色
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作者
郑阳帆
赵家铭
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机构
景德镇学院
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出处
《景德镇学院学报》
2023年第4期127-131,共5页
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文摘
随着我国经济的高速发展和人民物质生活水平的不断提高,城市的发展规模也在逐步壮大,新的文化思潮影响着人们的思维意识、思想观念和情感表达。中国新时代的城市山水画家开始以城市文化为基点,以丰富的城市生活和现代化建筑为主要表现对象进行创作,以体现我国自然景观和人文景观之间的和谐关系,为当代山水画创作的全新领域带来新的视觉感受。本文将从技法表现及多元特征的维度来思考与探索城市山水题材绘画的艺术特色。
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关键词
城市山水题材
创新性
艺术体现
技法表现
多元特征
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Keywords
urban landscape
innovativeness
artistic expression
presentation techniques
multivariate features
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分类号
K892.24
[历史地理—民俗学]
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题名利用AFW BPNN模型实现微博真伪信息识别
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作者
冯楠
曹弘毅
李妮
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机构
西安医学院卫生管理学院
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出处
《西安工业大学学报》
CAS
2023年第6期605-613,共9页
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基金
国家社会科学基金项目(18XXW011)。
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文摘
为更好地识别微博信息内容的真伪,提出了一种基于自适应特征权重(Adaptive Feature Weight,AFW)的反向传播神经网络(Backpropagation Neural Network,BPNN)多元特征信息识别模型,用于准确判断微博信息的真伪。该模型综合考虑了微博信息的文本特征、用户特征和传播特征,选取了文字长度、复制比等11个指标用于识别信息真假。利用自适应特征权重的方法将不同特征进行融合,以提高特征融合的效果。利用融合后的特征进行BPNN神经网络建模。实验结果表明,自适应特征权重—BPNN模型对微博信息真伪的识别率可达94.5%,具有良好的真伪信息识别效果。该研究可监控并及时发现虚假信息的传播,以提高应对突发事件的能力。
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关键词
信息识别
多元特征
自适应特征权重
BPNN模型
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Keywords
information recognition
multivariate features
adaptive feature weights
BPNN model
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分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名特定虚拟图像局部多变特征识别仿真研究
被引量：1
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作者
郭凯路
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机构
首都师范大学数学科学学院
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出处
《计算机仿真》
北大核心
2020年第2期377-380,389,共5页
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文摘
采用当前方法识别特定虚拟图像中存在的局部多变特征时,识别多变特征所用的时间较长,得到的识别结果与实际不符,存在识别效率低和识别准确率低的问题。提出特定虚拟图像局部多变特征识别方法,在不改变原有样本协方差结构的基础上,采用PCA降维算法调整类间离散矩阵和类内离散矩阵,最大化类间聚类、最小化类内距离,去除特定虚拟图像中存在的无用数据和冗余信息。融合非局域全变分和结构张量构建图像去噪模型,利用图像去噪模型去除特定虚拟图像中存在的噪声。对预处理后的特定虚拟图像进行Contourlet变换,在不同方向、不同尺度上提取特定虚拟图像的变换系数,构建语言变量,通过模糊逻辑方法计算模糊区域在模糊特征空间中对应的激活强度值,获得特定虚拟图像局部多变特征向量,将特征向量输入支持向量机分类器中,实现特定虚拟图像局部多变特征的识别。仿真结果表明,所提方法的识别效率高、识别准确率高。
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关键词
特定虚拟图像
局部多变特征
识别方法
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Keywords
Specific virtual image
Local multivariate features
Recognition method
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分类号
TP391.43
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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