方法与洞见——特里·伊格尔顿意识形态理论特征探究

英国文艺理论家特里·伊格尔顿在吸纳、总结前人理论成果的基础上,以其敏锐的方法意识与现实感对"意识形态"范畴做了深入而富有洞见的研究,使得这个马克思主义文论的核心概念在当代西方文艺批评领域焕发出新的生机与活力.本文力图以伊格尔顿意识形态理论的开放性、辩证性、关联性、解放性特征为基点,从中揭示伊格尔顿意识形态探究中鲜明的方法意识与独特的理论思考.     

基于位置关联性打分方程的果蝇转录因子结合位点的预测

转录因子结合位点的识别是阐明基因转录调控机制的重要环节,准确的转录因子结合位点的预测算法将有助于人们识别转录因子的目标基因,进而研究转录因子结合位点在上游调控区中的位置对转录调控的影响.然而,目前存在的预测转录因子结合位点的算法所得结果的特异性普遍较低,因此有必要提出一种新的有效的预测转录因子结合位点的算法.本文利用JASPAR数据库上的数据,在深入分析转录因子结合位点生物学特征的基础上,构建了考虑位点保守性和伪计数的位置关联性打分方程,并对果蝇转录因子结合位点进行预测,预测结果的假阳率均低于0.02%.     

基于Choquet积分的区间灰数多属性决策方法

针对多属性决策中属性间的关联性对决策结果的影响,提出了基于区间灰数灰度和Choquet积分的区间灰数多属性决策方法。根据区间灰数灰度的定义,证明了区间灰数的灰度是一种灰测度,由此定义了关于区间灰数灰度的离散Choquet积分并证明其性质;依据各方案的综合属性值的方差最小的原则建立多目标优化模型,确定了各属性或属性集的权重,最后利用Choquet积分对各方案的效果评价向量进行集成。通过实例说明了该方法的有效性。     

关联BCK—代数的半单性

本文考虑关联ＢＣＫ－代数的半单性，得到这类代数为半单的若干等价条件。     

论教师知识结构的合理特征

素质教育与创新教育的发展对教师拥有知识的数量和质量都提出了新的更高的要求。要适应这种要求，就必须优化教师的知识结构。教师优化的知识结构应具备多元性、关联性、动态性、超前性、指向性、发展性等六个方面的特征。     

网络用法挖掘及其应用

介绍了数据挖掘、网络挖掘和网络用法挖掘技术的理论发展及其它们在实际中的应用情况,并在挖掘算法的改善提高过程中进行了探索性的研究.为了有效地帮助Web站点管理员管理Web站点,帮助商家调整整个市场策略,提出了一种在给定的Web日志中利用事务数据库中的挖掘序列模式的方法来发现所有的大访问路径的算法.结果证明该算法是行之有效的.     

伏牛山森林土壤有机碳密度与环境因子的关联性分析

【目的】建立森林土壤有机碳(SOC)密度与环境因子之间的回归关系,为快速评估森林土壤有机碳密度的空间分布提供理论参考。【方法】在河南省伏牛山区玉皇顶和鸡角尖山体上,设置21块不同海拔、树种、地形等环境因子的典型样地,测定各样地不同深度土层的SOC密度,分析SOC密度与环境因子之间的回归关系,确定预测土壤有机碳密度的一般性因子。【结果】研究区0～40 cm深度的土壤有机碳密度变化范围为8.93～14.38 kg/m²,平均值为11.52 kg/m²。树种类型、山体间的SOC密度差异不显著,同一树种SOC密度与同一山体方位、坡度等地形因子回归关系显著; 所有样地SOC密度与树木密度、凋落物厚度和叶面积指数等植被因子回归关系显著,与地形因子回归关系不显著; SOC密度与植被因子间的回归关系可解释73.3%的针叶林地SOC密度的变异,76.7%的阔叶林地SOC密度变异,以及71.8%的研究区所有林地的SOC密度变异。【结论】同一山体同一树种SOC密度,可以用方位、坡度等地形因子来描述; 同一山体不同树种或不同山体不同树种林地的SOC密度,可以用植被因子来描述; 植被因子是土壤有机碳密度预测的一般性因子,可以通过遥感等手段快速评估复杂地形内土壤有机碳的空间分布。     

云计算环境下关联性大数据实时流式可控聚类算法研究

针对传统聚类算法效率低、效果差和稳定性弱等弊端,提出一种新的云计算环境下关联性大数据实时流式可控聚类算法。介绍了关联性实时流式数据的定义和特点。通过粗聚类对实时抵达的数据元组进行相应的预处理,确定类簇的数量与中心点位置,形成通过存在差异的宏簇构成的集合,粗聚类采用的算法为Canopy算法。将粗聚类得到的宏簇传至K-means算法,给出了K-means算法的详细步骤,通过K-means算法完成细聚类,介绍了整个细聚类详细步骤。实验结果表明,所提算法具有效率高、质量好、稳定性强等优势,可有效实现云计算环境下关联性实时流式大数据聚类。     

众创空间空间分布的关联性与影响因素研究

众创空间作为创客活动的物理层面的载体,其发展受到空间因素的影响。为研究我国众创空间区域分布格局特征与影响因素,研究以1977家国家级众创空间为样本,使用Geoda95i软件绘制了四分位分布图,计算了全局Moran指数和局部Moran指数,使用多元统计方法分析了众创空间区域分布的影响因素,得出以下结论:第一,众创空间空间分布存在正的空间相关关系,呈现出一定的集聚效应;第二,不同区域空间溢出效应存在较大差异,依据各省份Moran指数和相邻省份Moran指数平均值,可将31个省份划分为众创空间的"高地""洼地""贫瘠地"和"孤岛"4种类型;第三,经济层面的GDP和技术层面的有效专利指标是推动省域众创空间发展的重要动力,政策层面因素对省域众创空间发展影响并不明显;第四,各省市众创空间建设应考虑到经济发展水平以避免盲目发展,应加强区域协同以提升溢出效应。