简论英文颜色词的象征意义

汉英语言各种不同颜色或色彩的词语都很丰富。不仅要注意观察它们本身的基本意义,更要留心它们含义深广的象征意义,因为它们的象征意义在不同民族语言往往有不同的特点,有些特点甚至构成了人们对经过引伸、转义以后颜色的崇尚和禁忌。这种不同文化之间颜色象征意义的差异是由于各自民族的文化历史背景、审美心理的不同而产生的,是在社会历史的沉淀中约定俗成的,是一种永久性的文化现象。文章试图从中西文化对比的角度,去分析、探究各民族文化发展对颜色词的象征意义的影响。     

程度补语极性意义的获得——以"死"类词为例

作为程度补语,“死”类词极性意义的获得是两次词义跃升的结果。词义跃升的推动力源于人的认知途径和“死”类词词义特殊性的共同作用。     

基于支持向量机的机场检测算法

提出了一种新的机场检测算法．该算法通过把机场跑道的几何特征与其所在区域的纹理特征相结合来描述机场特征，其中由灰度的平均值和方差、区域的光滑性、直方图的偏斜度、区域的一致性、图像的随机性、图像的梯度平均和方差等8个特征组成机场的纹理特征向量．先通过直线检测找到机场跑道的候选区域，然后用基于高斯核函数的支持向量机作为分类函数，对候选区域的特征向量进行分类，由此判别机场跑道．实验表明，与传统的仪通过形状判断机场的方法比较，该算法对机场的误检率较低，检测率比刘德红的方法高近10倍，几乎能实时完成一幅图像的检测．     

试析苏轼密州词的思想内涵

苏轼创造性的用诗的题材和表现手法来进行词的创作,使词也能象诗一样述志、怀古、咏物、悼亡,改变了诗庄词媚的传统,并开创了“以诗为词”的词学观。密州词的创作是他的成功实践,表现出的深厚思想内涵,既表达了他的政治理想、积极的超然思想,也是丰富内心情感的流露,显示出了与传统词迥然不同的气象。     

基于智能聚类的内容分类方法与应用

直接依靠人的理解判断对内容进行分类,需花费大量的时间与精力,为了解决文本内容的自动聚类问题,该文在信息系统理论与自组织神经网络理论的指导下,利用智能技术得出了内容的分类结构。提出了基于智能聚类的内容分类方法,利用自组织神经网络的学习算法进行内容的聚类,并根据所提出的方法设计了基于智能聚类的内容分类示范系统,进行了应用研究,验证了该方法的有效性。     

基于案例学习的排球机器人运动规划及其支持向量回归实现

针对混合型控制问题,以排球任务为例研究机器人的运动规划.模拟人类球员通过经验积累而采取相应动作的行为学习模式,采取案例学习的方式解决球的初始状态微小变化(仅发球速度和角度变化)时的运动规划问题.由于支持向量回归(SVR)在处理小样本问题的优越性并受局部学习思想的启发,采用局部加权SVR(LW-SVR)实现案例学习.结果证明,LW-SVR的学习精度较RBF神经网络和SVR明显提高.     

谈监理工程师对钢结构工程质量的控制

钢结构工程由于造价低、结构性能好、施工速度快，取代了传统的砖混结构、混凝土框架结构建筑。由于钢结构工程在建筑领域被广泛应用，施工质量的好坏就直接影响工程结构的安全，如何控制工程施工质量已引起重视。因此，监理工程师对钢结构的控制非常重要。结合实际就监理过程中对钢结构质量控制谈几点体会。     

特征筛选对脑-机接口信号单次提取精度的影响

脑-之机接口的核心问题之一是通信载体信号的单次提取．在构建脑控拼写器的过程中，通过“模拟自然阅读”诱发模式产生的视觉诱发电位作为人脑与计算机之间的通信载体，采用支持向量机方法进行特征信号的单次识别．为提高识别精度，详细研究了信号时程、时段的选择对模式识别精度的影响．结果表明，信号时程越长分类精度越高，时程达到300ms时，分类精度就可达到最大值（且趋于饱和）；信号时段的选择对分类精度亦有较大影响，最佳时段在靶刺激出现后约250～350ms作为起始处．这一结果为提高系统的整体速度与精度打下了基础．     

基于支持向量回归的钢材力学性能模型及应用

根据化学成分准确预测钢材产品的力学性能并及时调整相关生产的控制策略,将有效地提高钢铁生产的最终产品质量.支持向量机是一种建立在统计学习理论基础上的机器学习方法,介绍了基于此算法基础上的一种ε-支持向量回归机算法及其推导过程,建立了基于ε-支持向量回归机的钢材力学性能模型,通过实际应用表明该模型比Excel回归预测具有更高的精度.     

新时期情报学理论研究发展的新特点

本文通过对自情报学形成以来的历史考察,分析了情报学因面临新时代而出现的一些理论更新,具体表现在其研究领域、学科体系和研究方法上的更新,并力图通过这种分析来试表述情报学发展的未来方向。