汉英独立成分的界定及比较

汉语的独立成分与英语的Parenthesis在语法功能上有相同之处，但在具体的表现方式、表达习惯、内部构成等方面却是各有其特色。本文将在系统梳理学界对独立成分研究成果的基础上，界定汉英独立成分的基本内涵并比较其异同。     

汉英象声词对比研究

学者们对象声词的构成以及分类众说纷纭。对象声词的分类及语用语法价值做系统的探讨,对正确认识象声词具有积极地意义。从汉英象声词的构成、分类以及句法功能三个方面对汉英象声词做较为系统的探索。     

浅谈汉英语言中前置修饰语的语序

通过对语言中前置修饰语语序的基本模式的探讨，分析了英语和汉语前置修饰语的语序并作了对比，认为汉英前置修饰语的语序大致遵循以下原则，即限制性成分〉描述性成分〉分类性成分。     

独立成分汉英差异的原因分析

汉语的独立成分与英语的Parenthesis（插入语）在基本的性质特点上有相同之处,但在具体的表现方式、表达习惯、内部构成及位置形式上却存在较大的差异,本文试从中西文化背景和中西思维方式两个方面分析汉英两种语言中独立成分差异产生的原因。     

基于移动窗FICA和SOM方法的心动异常诊断

该文针对在线独立成分分析算法学习速率以及收敛性难以把握的问题,提出了一种利用变窗体移动窗附加在实时信号上的快速独立成分分析(Fast independent component analysis,FICA)改进算法,不但满足在线处理要求,而且不用考虑学习速率的问题,节省存储空间并提高运算效率。利用自组织映射(Self-organizing maps,SOM)神经网络算法在动态分类上的优势,采用变移动窗快速独立成分分析与自组织映射相结合的方法对心动异常数据进行了分类。实验表明,该方法能有效地提高速率和实现实时故障分类。     

基于独立成分的加权高阶脑网络的分类方法

为了解决传统的磁共振成像数据分类方法正确率较低的问题,提出了一种基于独立成分分析的高阶功能连接网络,使用加权图的频繁子图挖掘和判别性特征选择进行分类研究的方法。该方法不需要依赖先验的脑图谱模板,充分考虑了扫描时间内的时变特性,且将频繁子图挖掘应用到了加权图上。同时为了更准确地找到具有判别性的子图特征,也提出了几种新的判别性特征选择方法。结果发现基于独立成分的加权高阶脑网络的静息态功能磁共振成像分类方法有效地提高了阿尔兹海默症诊断的正确率。     

旅游语篇汉英翻译错误分析及对策研究——以综合功能途径为视角

旅游语篇汉英翻译的综合功能途径指从信息功能,表达功能和成篇功能三个角度对旅游语篇汉译英进行研究。由于译者对于汉英语言文化知识的欠缺,旅游语篇英译文本在实现信息功能,表达功能和成篇功能时存在着诸多错误,为了更好地实现译文的呼唤功能,译者可以在综合功能途径的框架内采取一些策略进行汉英翻译。     

基于功能磁共振影像的阿尔茨海默病分类研究

通过功能磁共振影像研究阿尔茨海默病与正常对照组之间的特征差异.研究对象为16例阿尔茨海默病和28例正常对照组的功能磁共振影像.首先,对静息态功能磁共振影像进行预处理;接着,运用基于信息极大化的独立成分分析算法提取阿尔茨海默病和正常对照组样本的组间特征;最后,将提取出的特征表达系数送入支持向量机分类器对阿尔茨海默病和正常对照组样本分类.在阿尔茨海默病与正常对照组的分类实验中,获得的最大平均分类准确度、敏感度及特异度分别为97.82%、94.88%、99.50%.结果显示,组间的差异特征能够比较准确地将阿尔茨海默病从正常对照组中区分开来.     

WKICA算法在多光谱遥感特征提取中的应用研究

多光谱遥感图像具有高度冗余、非线性化的特点。对其进行有效的特征提取是完成精确目标分类的前提。基于核方法强大的非线性映射能力,提出一种小波核独立成分分析WKICA算法。WKICA算法结合小波核函数近似正交,能够对复杂非线性信号进行逐步逼近的优势,有效提高了核独立成分分析KICA算法的求解精度。将其应用在多光谱遥感图像特征提取中,并对预处理条件下的图像采用不同的监督分类方法进行分类实验。实验结果表明,在WKICA算法预处理条件下,能够更有效的滤除图像噪声,相比较传统的特征提取算法,能够获取更加精确的图像分类效果。     

基于任务态和静息态功能核磁共振信号的抑郁症识别

为了提高抑郁症识别的准确率,将功能核磁共振成像的任务态数据和静息态数据相结合,建立基于数据驱动的模型以提取识别特征.在没有任何先验知识的条件下,采用独立成分分析法提取任务态数据和静息态数据的独立成分;然后,利用相关遍历分析法获取功能信号集,利用频谱分析法识别并获取功能信号成分;最后,将功能信号成分作为贝叶斯分类器的特征...     

汉英句子差异影响下的主语选择

分析汉英两种语言之间存在的诸多差异,提出在翻译过程中要注意主语的处理。原文有明确的名词、代词或者名词性成分充当主语时,原句的主语可以作为译文的主语;如果保留原来主语不妥,就需要重新选择、确定主语。汉语句子中主语隐含或无主语时,则需要增补主语。     

基于曲线波和独立成分分析的人脸识别

针对曲线特征更能反映人脸图像的主要特征和独立成分分析能够提取高阶信息的优势,提出了一种基于曲波变换与独立成分分析的人脸识别方法.首先将人脸图像进行曲波变换,选择粗尺度层系数作为曲波特征,然后对曲波特征下采样后进行独立成分分析,提取部分独立成分构成特征空间,最后根据最近邻分类器分类.在0RL和Yale人脸库上的相关实验表明:该方法在识别性能方面优于对比方法.     

基于PCA_ICA与SVM的滚动轴承故障诊断研究

针对滚动轴承振动信号复杂多变、包含的信息维度较高且相互交融、故障特征难以提取等问题,提出用主成分分析法与独立成分分析法相结合的方法来降低轴承故障特征的维度并去除特征信息之间的关联,使用支持向量机对得到的信息进行故障分类,试验结果表明,改进后的方法使轴承特征信息更加独立,更有利于分类.该方法诊断准确率高达98.5%,比未改进方法准确率提高了6%,因此,主成分分析与独立成分分析法结合支持向量机是一种有效的滚动轴承故障诊断方法.     

ICA纹理分类中特征提取和滤波器独立性的研究

根据独立成分分析系数满足非高斯分布的特点,提出了一种新的对野值鲁棒的纹理特征提取方法,该方法较好地描述了独立分量分析系数分布的反对称性和稀疏性,在仿真实验中取得了较好的分类效果.同时针对不同的特征提取方法,利用独立性不同的滤波器研究了滤波器独立性对分类性能的影响,进一步揭示了独立成分分析系数的非高斯性与特征辨识能力之间的关系.     

基于小波变换和独立成分分析的人脸识别

针对传统的独立成分分析算法对光照、表情、姿态等敏感的不足,提出了一种结合小波变换和独立成分分析的人脸识别方法.人脸图像首先经过小波变换后选取低频子图像进行独立成分分析,提取人脸图像特征,最后根据最近邻分类器分类.分析了样本数目、小波分解级数对平均识别率和识别时间的影响.基于ORL人脸数据库的实验结果证明了本方法在识别性能方面相对于单一方法的优越性.     

基于有效检测准则的fMRI源信号数目的估计方法

独立成分分析方法已经成功地运用于分析功能磁共振成像数据.尽管独立成分分析方法是一个很有前景的数据驱动分析方法,但是在执行独立成分分析之前,需要确定好独立成分的数目.准确地估计出功能磁共振成像数据中独立成分数目对减少过估计或者低估计能起重要作用,目前有许多信息理论准则方法已经广泛运用于独立成分数目估计中,但通常容易出现过估计现象.该文提出一种基于有效检测准则的fMRI源信号数目的估计方法.模拟数据实验结果表明,该方法对不同平滑数据具有很好的鲁棒性.将该方法用于真实的功能磁共振成像数据中,可以减少色噪声下真实数据的过估计,对功能磁共振成像源信号数目的估计表现出了较好的综合性能.     

联合独立成分分析和典型相关分析盲分析fMRI数据

为了自动识别功能信号成分,通过对灰质数据和脑脊液数据独立成分的空间相关性进行典型相关分析,有效地解决了独立成分的排序问题.提出的方法不需要任何先验信息,能够稳健地识别与实验设计相关的功能信号成分,实现了对fMRI数据的盲分析.通过对临床真实fMRI数据的分析,阐明了提出方法的有效性及可靠性.     

KICA与Relief算法相结合的人脸识别研究

为使提取到的独立成分有利于人脸的分类识别，在用核独立成分分析（KICA）进行特征提取后，选用改进后的k最近邻的Relief方法进行特征选择。改进后的Relief算法可以减少噪声污染，并能处理小样本问题，使选择后的人脸特征较好地用于分类。通过在 AR人脸库上的实验，并与类内类间距离的特征选择方法进行比较，证明了该方法的有效性。     

汉英缩略词异同比较

汉英两种语言在缩略词的构成方面有着明显的差异，它们各自的语义功能、语法功能也不尽相同。就汉英缩略词的构成方式、语义功能等方面的异同进行比较。     

汉英缩略词语对比研究

本文在对汉英缩略词语进行分类总结之后,从汉语和英语两种语言的基本构成出发,运用对比分析的方法比较了汉英缩略词语的异同,并论证了以汉字为基础的汉语,在词语缩略的广度以及稳定性等方面,都有着比以字母为基础的英语更为优越的特点。