网络语言的模因现象

模因作为一种文化信息单位像基因一样得到传播,由基因而得名,是语言的载体,靠模仿、复制语言而进行传播。本文以模因论为基础,分析了当今流行的网络语言中的模因现象,旨在对研究网络交际时代的言语特征研究会有一定的启发和帮助。     

从模因论看网络语言现象

基于达尔文进化论观点解释文化进化规律的模因论为研究网络语言提供了新视角。模因在网络语言的发展过程中有着重要的作用,它们的复制、传播为丰富网络语言提供了快捷、有效的途径。从模因论角度出发,通过对网络语言模因的两种表现形式及强势模因、模因复合体两层面的阐述,从而深刻地探讨了当前网络语言现象。     

模因论视角下的网络语言规范化探究

网络语言随着互联网的普及而快速发展,这既给传统的语言文字带来活力,又对语言规范产生负面影响。为了削弱网络语言中消极的因素,从模因论的角度探讨了网络语言规范化的问题。在分析网络语言模因复制和传播方式的基础上,提出了规范化原则,为网络语言规范的制定提供借鉴。     

模因论视觉下网络语言的变异现象分析

在当今高速运转的信息化时代,随着网络交流的日益普及,一种全新的语言模式——网络语言应运而生．网络语言是语言的一种变体,发展至今已经成为一种重要的文化现象。基于达尔文进化论来解释文化进化规律的模因论为研究网络语言提供了新视角。以模因论的角度出发,对网络语言变异这一语言现象进行分析和阐述,认为网络语言的变异现象是语言模因作用的结果。     

模因论下网络语言的表现形式及作用

自模因以及模因论出现以来,国内外语言学家和从事语言工作的人将这一理论引入到语言学的研究中来。从语言学的角度来看,模因论可以用来解释多种语言现象。以国内外模因学的研究成果为依据,应用话语分析的研究方法,来探讨和分析模因论在网络语言中的作用和影响。     

网络语言的模因变异

随着科学技术的进步,电脑和互联网的普及,网络日渐走进人们的日常生活,成为交流与沟通的重要媒介,而随之产生的网络语言作为一种社会语言变体,语言本身并未发生质的变化,只是传统语言表达方式在信息时代的新发展。本文拟从模因论的角度探讨网络语言的变异。     

基于模因论的网络语言的跨文化机制以及翻译观研究

本文以模因理论为依据,从理论上阐述了网络语言的跨文化功能,探讨了模因机制在网络语言的形成、发展和传播的作用,并在此基础上论证了网络语言的翻译观问题。指出：模因在网络语言中的嬗变促使我们用归化和异化的翻译观灵活地处理文本信息。     

语用模因现象溯源

模因论是一种基于达尔文进化论的观点解释文化进化规律的新理论,现被借用到语用学研究中,为揭示语言发展规律提供了全新的视角。语用模因现象有着悠久的历史渊源,研究者普遍认为,模因通过模仿而传播,是文化的基本单位,同时根据语用功能,研究者将模因分为强模因与弱模因、利模因与弊模因等类别。     

基于模因论的网络体育新闻传播研究

在概述了模因论的基本概念、流派和研究现状的基础上,通过分析和研究网络体育新闻报道中的标题、明星人物、热门事件的模因现象,揭示模因论在网络体育新闻报道中的应用现状、发展过程和特点,探求模因论对网络体育新闻报道的影响方式,为网络体育新闻传播提供有益的启示和借鉴.     

语法模因现象初探

在总结其它学者研究语言模因论状况的基础上，尝试将模因论用作语法层面的研究，是对语言学理论思维方法的拓展和创新。语言随人类大脑的进化而进化，随客观事物的发展而发展，用发展的思维来学习语法，这一哲学观点可有效指导语法理论和应用。采用从理论到实践，从宏观到微观的辨证方法来分析语法规则和语法变体中的模因现象，可以充分阐明这一哲学语言观对二语习得的意义。     

语言模因论视角下的不可译现象研究

模因视角下对待不可译有两种处理办法：一是产生“基因型模因”，基本上采用直译或异化策略再进行补偿的办法，保证信息不失真，实现“相同信息异型传播”；二是产生“表现型模因”，在原模因的基础上产生较大的变异，采用意译或归化的翻译策略，实现“不同信息同型传播”。     

神经网络：一种全新的多媒体技术

数据压缩和高速数字信号处理技术,实时多任务操作系统等已成为当前研究的热门,这说明多媒体技术已愈来愈受到重视。近年来,神经同络(Neural Network——NN)的研究也获得重大成就,并因其并行处理能力、分布式存储信息及自组织自学习的特点,而在各个领域中获得了广泛的应用,这将对多媒体技术的发展起着深远的影响。     

基于新型Memetic算法的多目标优化

为了更好地解决多目标优化问题,提出一种求解多目标优化问题的新型memetic算法.该算法利用微粒子群算法的全局搜索能力和同步启发式局部搜索相结合进行局部微调;利用基于模糊全局极值的概念处理种群中过早出现收敛以及解多样性保持等问题.通过进一步检测得出新算法的特点并展示其在多目标优化问题上的独立性和综合效应.同时应用新型算法对IEEE14节点标准电网进行无功优化计算.结果证明,该新型memetic算法具有很好的寻优能力,验证了该算法的有效性及科学性.     

车贴语的模因视角研究

语言本身就是一种模因现象,作为文化传播单位而存在。车贴语作为一种新兴的语言现象,也可以通过模因理论来进行解释说明。本文主要论述了模因论观点,车贴与模因的关系,概括了车贴语的分类,车贴语模仿的来源,车贴语传播的途径以及车贴语流行的原因。模因现象在我们的生活中是无处不在的,模因论可以用来解释很多语用现象。     

模因视角下的大学英语教学策略研究

模因被定义为一种与基因相似的复制因子,用于解释文化进化的规律。任何一个信息,只要它能够通过广义上称为"模仿"的过程而被"复制",它就可以称为模因了。把模因论应用到大学英语教学中去,按照模因论的三个特性及四个复制阶段来重新审视大学英语教学尤其是听说与写作教学,一方面有利于提高大学英语的教学质量,另一方面能够极大地激发学生的学习兴趣,增强学生的学习动力。     

基于Memetic算法的两级车辆路径优化

针对传统两级车辆路径优化过程,存在的精度不高,收敛时间过长的问题,提出一种基于Q学习理论和差分进化的Memetic算法。首先,对两级车辆路径优化问题进行研究,利用最优分割法获得第一级配送方案,以此确定中转站配送数量,然后求解第二级多配送中心车辆路径问题配送方案,获得两级优化问题的总里程及总配送车辆数量;其次,针对第二级MDVRP配送方案求解,利用Q学习理论和差分进化算法,设计新的Memetic算法,来实现对多配送中心车辆路径问题配送方案的全局优化;最后,通过仿真验证了所提算法的有效性。     

一种基于Memetic算法的非线性方程组求解算法

提出了Memetic算法求解非线性方程组的策略,在Memetic算法流程中,采用自适应多点交叉和随机点变异策略,在交叉和变异后均通过拟牛顿局部搜索策略对染色体种群进行优化,以提高算法的求解性能.仿真结果表明,所提算法在求解非线性方程组时是有效的.     

基于Baldwin效应的memetic差分进化算法

针对Baldwin效应在memetic差分进化算法中使用不成熟的研究现状,提出一种基于Baldwin效应的memetic差分进化算法。算法采用简化的模式搜索为局部搜索算子,差分进化算法为全局搜索算子,Baldwin效应为结合机制。创新了Baldwin效应的实现方法:改进普通memetic差分进化算法中仅根据个体适应度值引导进化的方法,加大局部搜索成功个体的被学习概率,使其能够参与引导进化。在CEC2014中30个测试函数上与其它知名差分进化算法对比,实验结果表明改进的算法具有更强的跳出局部最优解能力和更快的收敛速度。