赫拉克利特哲学不是二元论——与徐开来同志商榷

赫拉克利特是古希腊时代的哲学家,他的哲学的本原物就是“火”.由于人们对“火”这个本原物的理解不同,因而便产生了对赫拉克利特哲学性质的争论.徐开来同志通过“火”与生命、“火”与“灵魂”这两个论据出发,得出赫拉克利特的“火”是物质属性和精神属性的混杂体,所以他的哲学是“二元论”.而笔者则认为,“火”不是物质属性和精神属性的结合;“火”与“灵魂”的替换使用没有改变赫拉克利特哲学的性质,因此赫拉克利特哲学就其本质而言,不是二元论,而是朴素的唯物主义.     

庄子修辞美学思想略论

庄子有关修辞的美学思想尚未明显地从哲学中分化出来。因此在谈论到庄子的修辞美学思想时往往会涉及到对其哲学的研究 ,在其生动具体的譬喻和寓言故事中 ,体现出了崇尚自然、朴素的修辞之美 ;崇尚虚静的修辞之美。他的修辞美学思想理论对古人甚至今人仍有巨大的启发意义     

《背影》与中国白描散文传统

中国散文壮阔凤仪，源远流长。本文从朴素自然、简洁凝炼、刻画传神、真挚蕴藉四个方面具体分析了朱自清《北影》中白描艺术的表现手法，从而说明《北影》一文在中国散文艺术史上具有举足轻重的地位，白描艺术手法在当代文学中仍具有鲜活的生命力。     

广播节目主持人语言艺术化浅探

广播节目主持人在注重语言规范化的同时,应注重语言艺术化的追求。广播节目主持人只能借助有声语言使广播受众“如见其人,如临其境”,语言艺术化问题可从语言的音律美、朴素美、形象美三方面来阐述。     

一种采用LLE降维和贝叶斯分类的多类标学习算法

多类标数据中的样本可能属于一个或多个类标,因此其分类问题较单类标分类更为复杂。提出一种新的多类标学习算法,首先针对多类标数据的特征属性维数高的特点,采用LLE算法对多类标数据的特征属性进行降维,提取能较完整描述数据的一组低维特征属性集;然后将多类标样本集按所属的类标进行划分,并采用贝叶斯分类模型来学习各组样本集的分类特性;根据各个分类模型的判定类标,综合得到多类标样本的最终类标集。将该算法分别应用到自然场景图像和基因数据的多类标分类学习中,实验结果表明,该算法针对不同的多类标数据集均能取得很好的分类效果,且相比于其他多类标算法有更高的性能。     

基于机器学习的Web文本分类技术及算法

提出了一种基于机器学习的Web文本自动分类的信息检索解决方案。采用层次约束法完成文本自动抓取功能,文本频度与词条频度相结合的文本特征选择算法实现特征提取,并采用特征加权技术进一步提高文本分类性能。该算法不仅实现中文文本的自动分类,有效地提高Web信息检索的精度,而且能大大降低人工二次浏览筛选的工作量,还可用于电子政务和电子商务信息的自动分类。     

基于朴素贝叶斯算法的个性化垃圾邮件过滤

目前电子邮件得到了广泛的应用,同时垃圾邮件问题也随之而来。本文针对垃圾邮件的处理,从用户的兴趣角度出发,基于朴素贝叶斯算法对垃圾邮件个性化过滤.在朴素贝叶斯算法的条件概率计算中,本文选用了多变量贝努里事件模型的计算方法,最后以VC++6.0为实验平台在Ling-Spam语料库上进行实验.     

《老子》之“一”字考释

考求<老子>"一"字之确诂.应当遵循三条途径:词义的引申规律,所在的文本语境,<老子>的整体思想.只有如此,才能复原其本来形态.     

贝叶斯网络个人信用评估模型

研究了朴素贝叶斯分类器、树增强朴素贝叶斯分类器2种贝叶斯网络信用评估模型的精度,用10层交叉验证在2个真实数据集上对贝叶斯网络信用评分模型进行了测试并与神经网络模型进行了比较.结果表明,贝叶斯网络信用评估模型具有较高的分类精度,在信用评估中具有优势.     

朴素表征影响物理问题解决的实验研究

设计了两个实验以探究其朴素表征对物理问题解决的影响．以初二学生为被试的实验Ⅰ，通过１８个动力学题目的测试，对影响建构科学理论表征的朴素概念（即物理前概念）及其渊源进行了探讨．而以初一、初二、高一、高二及大学二年级的部分学生为被试的实验Ⅱ，通过两个运动学问题的测试，探究了学校物理教学对朴素表征的影响．结果表明，直觉经验和物理教学均对朴素表征有影响．后者的影响将随学习的深入而逐渐消除，前者的影响则不易消除．