多角度认识和评价《苔丝》中的亚雷·德伯

长期以来，我国的评论者受我国国情和历史局限性的影响，对《苔丝》中亚雷·德伯这个人物的认识和评价存在片面性和简单定性的问题。尽管近年来人们对书中人物的认识渐趋客观，但与真实全面的评价还有不小距离。本文从小说的文本出发，通过考察亚雷·德伯的出身情况和他的言行，发现他称不上是所谓的“资产阶级代表人物”，也不是“恶魔”或“邪恶之人”所能概括得了的。亚雷虽然不是完人：他有严重的缺点——愚昧无知；他有不良习惯——放荡纵欲，但他具有鲜明的个性：他敢于挑战困难，认识自己的本性；他有良心，在玷污苔丝之后，自己背负了沉重的道德包袱，但他勇于承认错误和承担责任；他对于心爱的人慷慨大度，关心体贴。不幸的是亚雷爱错了对象，他执着的爱并未赢得真爱，他是一位值得同情的悲剧人物。

应用二维EMD和独立成分分析的掌纹识别

提出一种基于二维经验模式分解(Two-dimensional Empirical Mode Decomposition,2-DEMD)和独立成分分析(Independent Comment Analysis,ICA)相结合的掌纹识别新方法。利用2-DEMD自适应的时频局域化多尺度和ICAII表征数据的高阶统计特性来提取掌纹特征。首先,对预处理过的掌纹图像进行2-DEMD分解得到多层本征模函数(Intrinsic Mode Function,IMF);其次,利用基于PCA(Principal Component Analysis)降维处理的FastICAII算法提取IMF子图像集的掌纹特征基向量;最后,设计实验测试(2-DEMD+ICAII)的识别性能。实验结果表明,该方法能更有效地提取掌纹特征,与传统的ICAII相比,具有重构图像信噪比好、识别率高等优点。

基于二维坐标映射法的消费情感分类方法

针对中文消费评论的情感分类问题,构建了一种基于语料库的二维坐标映射法的情感分类方法。根据中文语言特点,首先提出了基于语料库的搜索方法,使搜索更有针对性;其次,定义了提取表达情感的中文短语的规则;第三,构造了某领域的最佳种子词选取算法;最后,构造了二维坐标映射算法,通过计算评论句子的坐标值,将其映射到二维直角坐标系中,判断句子的语义倾向性。选取亚马逊网站某商家1200条与牛奶相关的评论(好、差评各600条)进行实验,首先根据最佳种子词选取算法选取"很好-漏"作为最佳种子词,再根据二维坐标映射算法判断评论的情感极性,实验的平均F值达到了85%以上。实验结果表明该算法可以对消费评论进行情感分类。

基于三维坐标的消费情绪本体库建立及应用

针对商家好评中存在非真正满意的评价问题,构建一种能够真正反映消费者情绪状态的方法,以减少好评率中非真正满意的评价。针对消费情绪进行了研究,首先从评价中提取出消费情绪词汇,根据消费情绪的特征,将消费情绪划分为7大类,25小类,建立了三维坐标模型;其次,用Protégé来构建消费情绪本体库,根据三维坐标词汇分类算法对消费情绪词汇进行自动划分;然后,根据构建的本体库,用消费情绪判断算法来自动判断消费者的评价。最后,与淘宝的好评率进行比较,F值达到了95%以上,减少了好评中非真正满意的评价,体现了消费者的真实情绪。

学生个人的发展在评课中应占举足轻重的作用

本文主要针对“唯三维目标看课堂”这一普遍存在的现象,结合系统论、多元智力理论、课程改革纲要及教育教学理论从四个角度进行了分析研究,提出了作者的不同见解及好课评价的几个看点,突出了评课应为每一个学生发展考虑的理念。

多维互动:撰写个性化作文评语的新尝试

学生评语的多维互动,是一个系统的庞大的工程,必须组织学校、家庭、社会等各方面的力量,形成合力,构建起全方位立体的科学评价促进体系。评语高度个性化,能有效激发学生的写作兴趣,提高学生的作文水平。

水轮机损坏因素的多维灰色评估

论述了水轮机空蚀、磨损和腐蚀损坏三种形态的影响因素，以及诸因素在损坏过程中的作用和程度，并应用灰色理论对其进行评估．评估结果与已成水电站水轮机损坏检修结果进行比较。