具有外部干扰的耦合时滞神经网络固定时间二分同步

针对结构平衡图与结构非平衡图的网络拓扑,考虑了一类具有外部干扰的耦合时滞神经网络模型,分别设计了其固定时间同步控制协议.借助固定时间稳定性理论与不等式技巧,获得了耦合网络在固定时间内达到同步的充分性判据,给出了具体的收敛时间上界,并验证了固定时间同步网络的鲁棒性与抗干扰性.为了扩大网络模型的适用性,考虑的神经网络激活函数为非连续的函数,可借助微分包含与集值李导数理论解释非连续微分方程的动力学行为.最后,分别在结构平衡图和非平衡图下对耦合神经网络的固定时间二分同步进行了数值仿真,验证了控制算法的有效性及理论结果的正确性.     

赫尔德从认知向诠释的范式转换

心和脑各就其位、各司其职,即理智与情感合二而一是赫尔德哲学的基本设定,也是其整全人的标准。他用三个维度来分解其设定和标准:诗性维度、历史性维度和哲学维度。这三个维度相互勾连、相互渗透,形成了其实在的基本图式。赫尔德的主张不仅平衡了理性和感性之间的对立,而且通过语言学转向、人类学转向和诠释学转向,完成了其哲学从认知向诠释范式的转换,为德国早期诠释学、当代诠释学和语言哲学的发展做出了独特贡献。     

大学生自我认同危机析因

大学生正处于自我认同感形成的关键期，自我认同状态在生活适应和心理健康上有至关重要的意义，大学生正处于自我认同危机的易发期，本文从总结大学生自我认同危机的表现入手，对大学生自我认同危机产生的各种原因进行了剖析，同时对如何塑造大学生正确的自我认知，以及调整自我认同危机进行了探讨。     

猜想的认知心理学分析及其应用

运用现代认知心理学的有关理论对数学猜想作出分析,认为完善的认知结构是猜想的必要条件,图式的激活与组织具有重要的作用,强调指出猜想的顺利进行有必要从元认知角度实施调控.然后举例说明猜想在数学问题解决中的应用,如解题方法的发现,新命题的猜想推广等.     

数学问题解决的认知过程

数学问题解决的认知过程由图式获得和规则自动化两个基本成份构成;其策略涉及基于图式的顺着做策略和倒着做的手段-目的策略,另外还受主体知识经验和例题呈现形式的影响.     

从语言的观点看相对主义--论"不可通约"的克服

库思《科学革命的结构》的出版，为科学哲学带来了相对主义的问题。“不可通约”的概念更使得范式之间“沟通崩溃”，理性比较失去基础。戴维森、奇确等人对此概念提出了有力的批评，但也没能令人信服地克服这一问题。本文试图说明，首先不可通约并不意味着不可沟通，人类具有的“普遍语言能力”使得我们可以实现跨语言的完全沟通。其次，借助语言的创生能力，“不可通约”的问题也可能随着人类语言的丰富而不断得到改善。     

创设情境 激活课堂——谈谈对语文课堂教学中情境创设的几点思考

语文课堂教学中的情境创设的主旨即为激活语文课堂，语文课堂情境的创设主要在于教师要充分调动和发挥学生学习的主观能动性，促使其自主学习意识和能力的发展，努力践行新课程教学改革，实现新课程教学效果提高。     

英语教学中的心理词汇及其激活

英语教学中激活心理词汇能有效提高学习者的词汇运用效率.本文旨在通过对心理词汇的定义分析,了解心理词汇的有关内容并提出激活心理词汇的有效方法.     

基于梯度加权类激活热力图的卷积神经网络故障诊断模型鲁棒性分析

深度学习近年来在故障诊断领域受到广泛应用,但基于深度学习的故障诊断模型缺乏工程上的物理解释性,难以保证其故障诊断结果的稳定性。以轴承为例,建立了以小波时频图像为故障诊断依据的卷积神经网络模型(convolutional neural network, CNN),提出了一种基于梯度加权类激活热力图(gradient-weighted class activation map, Grad-CAM)的网络模型鲁棒性分析方法,并利用美国凯斯西储大学(Case Western Reserve University, CWRU)轴承数据集进行验证。首先,将故障直径轴承数据以不同方式混合并训练大、小多个模型。其次,利用Grad-CAM方法,建立时频区域与故障模式之间的联系。最后,利用其他工况下的轴承故障数据,以及含噪数据进行测试,并根据结果结合模型最注重的时频区域进行分析。结果表明,基于深度学习的轴承故障诊断模型在参数较少时更加注重低频区域,并能使其具有更好的鲁棒性。     

一种提高BP算法学习速度的有效途径

ＢＰ网络在实际应用中的最大障碍就是学习速度慢这一问题。本文在详细分析与论证的基础上得出：在学习过程中,通过对ｓｉｇｍｏｉｄ函数形状的动态调整可有效地提高ＢＰ网络的学习速度,而且这一方法实现简单、易于理解、具有普遍适用性。同时本文对近期发表的有关文献中所提出的一些不恰当的观点和结论进行了修正和补充。