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输入强化与输入模态对汉语二语句法学习的影响——以两类“把”字结构的学习为例 被引量:10
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作者 洪炜 张俊 《语言文字应用》 CSSCI 北大核心 2017年第2期83-92,共10页
本研究通过两项教学实验考察输入强化与输入模态对汉语二语者两类"把"字结构习得的影响。实验一表明:仅通过高频输入流对"把"字结构的促学效果并不明显,而同时通过输入流和文本增显两种输入强化手段能够显著提高学... 本研究通过两项教学实验考察输入强化与输入模态对汉语二语者两类"把"字结构习得的影响。实验一表明:仅通过高频输入流对"把"字结构的促学效果并不明显,而同时通过输入流和文本增显两种输入强化手段能够显著提高学习者对目标结构的学习成绩。实验二发现:在相同的输入强化条件下,视觉单模态输入对"把"字句的促学效果优于视听双模态输入,但二者的差异未达到显著水平。这一结果倾向于支持多模态的冗余效应,即相同信息的多通道输入可能增加学习者的外在认知负荷,从而影响了二语句法学习的效果。 展开更多
关键词 输入 文本增显 单/双模态输入 冗余效应 “把”字句
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语言输入模态对书面语输出的差异性影响实证研究
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作者 王胜 《铜陵学院学报》 2013年第3期88-93,共6页
本研究采用平衡准实验设计,探讨英语教学过程中语言输入模态对书面语输出的影响。研究发现,视觉输入与听觉输入对不用语义关系的书面语输出有不同影响,且与受试英语水平存在交互效应;输入频数在不同输入模态下对不同语义关系输出影响不... 本研究采用平衡准实验设计,探讨英语教学过程中语言输入模态对书面语输出的影响。研究发现,视觉输入与听觉输入对不用语义关系的书面语输出有不同影响,且与受试英语水平存在交互效应;输入频数在不同输入模态下对不同语义关系输出影响不同,且与受试英语水平存在交互作用。 展开更多
关键词 英语教学 双模态输入 语义关系 书面语输出
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基于改进AlexNet的双模态握笔手势识别 被引量:1
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作者 张璐 陶然 +1 位作者 彭志飞 丁金洋 《智能计算机与应用》 2021年第6期51-55,62,共6页
本文提出了一种基于改进AlexNet的双模态握笔手势识别方法。该方法根据握笔手势特征自建了 8 100张握笔手势数据集,对数据集进行了手势分割获取二值图像、骨架提取获取包含原图的骨架图像等处理,并将处理后的2种类型图像构成双模态图像... 本文提出了一种基于改进AlexNet的双模态握笔手势识别方法。该方法根据握笔手势特征自建了 8 100张握笔手势数据集,对数据集进行了手势分割获取二值图像、骨架提取获取包含原图的骨架图像等处理,并将处理后的2种类型图像构成双模态图像输入至改进的AlexNet中。针对AlexNet提取握笔手势特征不充分的问题,本文将AlexNet第一层的卷积核大小修改为3×3,并在卷积层之后添加了批量归一化、注意力机制。通过实验证明,该方法对9种握笔手势的平均识别率达到75.6%,分别高于骨架图像、分割图像、AlexNet网络11%、16%和13%,证明了该模型对握笔手势识别的有效性。 展开更多
关键词 手势分割 骨架提取 双模态输入 AlexNet 握笔手势识别
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基于BI-TCP卷积神经网络的纸机轴承故障诊断方法研究 被引量:7
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作者 汤伟 王杰 《中国造纸学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期74-81,共8页
针对传统纸机轴承故障诊断模型无法有效提取轴承振动信号深层特征而导致诊断精度难以提高,基于深度学习网络模型参数量过大的问题,提出了一种基于双模态输入和双通道并行卷积神经网络(BI-TCP-CNN)的纸机轴承故障诊断方法。该方法首先在... 针对传统纸机轴承故障诊断模型无法有效提取轴承振动信号深层特征而导致诊断精度难以提高,基于深度学习网络模型参数量过大的问题,提出了一种基于双模态输入和双通道并行卷积神经网络(BI-TCP-CNN)的纸机轴承故障诊断方法。该方法首先在输入数据方面进行创新,将轴承振动信号分别转化为对应的格拉姆角场(GAF)矩阵与欧式距离矩阵,并将二者成对组成的二维矩阵作为网络的输入;其次,利用双通道并行的浅层卷积神经网络提取信号中的不同特征并进行融合,在提高特征完备表达的同时大幅降低了模型的参数量。在凯斯西储大学(CWRU)数据集与实验室搭建的故障诊断实物平台上进行的实物验证结果表明,该方法在CWRU数据集以及实物平台上的故障识别精度均在99.2%以上,可很好地实现对纸机轴承的故障诊断。 展开更多
关键词 纸机轴承 故障诊断 深度学习 双模态输入 特征融合
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Dynamic analysis on methanation reactor using a double-input–multi-output linearized model
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作者 李星星 李佳庚 +1 位作者 杨伯伦 张勇 《Chinese Journal of Chemical Engineering》 SCIE EI CAS CSCD 2015年第2期389-397,共9页
A double-input–multi-output linearized system is developed using the state-space method for dynamic analysis of methanation process of coke oven gas.The stability of reactor alone and reactor with feed-effluent heat ... A double-input–multi-output linearized system is developed using the state-space method for dynamic analysis of methanation process of coke oven gas.The stability of reactor alone and reactor with feed-effluent heat exchanger is compared through the dominant poles of the system transfer functions.With single or double disturbance of temperature and CO concentration at the reactor inlet,typical dynamic behavior in the reactor,including fast concentration response,slow temperature response and inverse response,is revealed for further understanding of the counteraction and synergy effects caused by simultaneous variation of concentration and temperature.Analysis results show that the stability of the reactor loop is more sensitive than that of reactor alone due to the positive heat feedback.Remarkably,with the decrease of heat exchange efficiency,the reactor system may display limit cycle behavior for a pair of complex conjugate poles across the imaginary axis. 展开更多
关键词 Coke oven gas methanation Synthetic natural gas Double-input–multi-output linearized system Dynamic analysis Limit cycle behavior
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