分层网络模型与激活扩散模型对英语词汇教学的启示

分层网络模型和激活扩散模型是心理语言学中关于心理词汇的两个重要模型。本文通过对这两个模型及其特征的分析和讨论 ,结合英语词汇教学实践 ,分别提出了分层网络模型对词汇分类关系教学及激活扩散模型对词汇引申教学和词根、词缀教学实践的启示和指导作用 ;并进一步论述了词根与词缀在大脑中存储的心理现实性。

激活扩散模型对英语词汇记忆效果的影响——对高职高专非英语专业学生进行的一项实验研究

人类的任何记忆活动都是与遗忘分不开的,在英语词汇学习中,遗忘率较高,回生现象严重就是突出的问题。而在英语词汇中,任何一个单词也都必须和一定数量的其它词汇有某种语义联系,Collins和Loftus在1975年提出的激活扩散模型是认知心理学中一个语义记忆模型,它是以语义联系或语义相似性将概念组织起来。本文是基于激活扩散模型对高职高专非英语专业学生英语词汇记忆效果的一项实验研究。本研究的是以激活扩散理论和深度加工理论为理论依据,采用定量的研究方法对120名高职高专非英语专业学生以运用激活扩散模型来记忆英语词汇并对其记忆效果进行研究。

基于MSPA_(P)-MCR_(F)的干旱区层级生态网络构建与优化——以宁夏中卫市为例

基于Landsat8 OLI_TIRS遥感影像、数字高程模型(digital elevation model,DEM)、路网、水系等多源数据,修正能量因子模型和重力模型,改进了形态学空间格局分析(morphological spatial pattern analysis,MSPA)和最小累积阻力模型(minimum cumulative resistance,MCR)生态网络构建方法,以宁夏中卫市为例,探讨了层级生态网络的构建及其优化。结果表明:①干旱区生态源地识别中,需要将林地、草地和水体作为前景数据,并结合生态红线选择生态源地;②中卫市生态网络呈现出“四核三廊多点”的空间结构模式。识别出生态源地17个,占研究区面积的22.33%,其中1级和2级共计4个源地的能量因子显著高于其他源地,形成“四核”,其他源地形成“多点”,生成潜在生态廊道33条,其中一级生态廊道3条,形成“三廊”;③从生态源地质量提升、廊道加固、断裂点修复等方面提出了生态网络优化策略,除1号、7号、9号源地之间的廊道较为稳定外,其他源地间连通性较低,生态网络稳定性较差,需要建立24个生态踏脚石,并发现38个亟待开展修复的生态断裂点;④优化后生态网络的稳定性有所提升,α指数、β指数和γ指数分别提升9.5%,3.8%和4.2%,有利于促进生态物质及信息流动和生物多样性保护。

完全信息共享下三层级配送网络协同路径优化模型及算法设计

城市建立资源共享公共转运中心,构建多层级协同配送网络体系是有效解决散、乱、差物流难题,提高配送效率、服务质量,降低成本的重要途径。多层级配送网络中订单配送时效要求高、层级间较强耦合性等特点,为协同配送提出了新的难题。本研究以合作联盟总体运输成本最小为目标,基于数字化平台信息共享协同配送这一运营情景,建立了完全信息共享下考虑时间窗约束的多层(三层)级协同路径优化数学模型。通过引入局部分支约束构造了邻域结构,采用了两种自由变量选择的算子扰动策略,提出了多起始点迭代局部搜索算法,以获得问题的近似最优解。大量数值实验证明了算法的有效性,并揭示了保留订单所占比例越低、共享订单的数量越多,承运商之间合作的意愿越强,总体运输成本越低,协同效益则越高。

激活扩散模型与小学英语词汇教学

心理学家认为词汇在人们头脑中的储存方式根据语义关系形成的彼此相连的网络系统,即语义网络系统。激活扩散模型作为最理想、最能反映心理词汇本质的语义网络模型之一,提供了一种更灵活的词汇存储和提取的方式,并广泛用于认知心理学和心理语言学的研究,对英语词汇教学有非常积极的指导意义。

从激活扩散模型的视角探讨听力词汇记忆的有效途径

听力词汇对学习者听力水平的提升有着至关重要的影响。从词汇网络的角度,研究词汇的组织、储存和提取,利用激活扩散模型构建二语语义网络,对探索促进阅读词汇向听力词汇转化的策略有着重要意义。

基于层级任务网络的卫星自主规划模型与算法

针对面向任务的卫星操作计划自动生成(即卫星的自主规划)问题,采用层级任务网络规划的任务分解思想,在分析卫星系统结构的基础上,建立了光学成像侦察卫星的规划模型,定义了2种常规任务的任务分解方法。根据模型的特点,开发了一个基于任务分解方法的导引式求解算法。通过一个实例进行了验证,结果表明模型和算法能有效解决卫星的自主规划问题。

面向飞机装配结构的层级网络模型

在分析飞机装配结构特点的基础上,提出面向飞机装配特点的层级网络模型,介绍了层级网络模型的建立方法。以产品总体结构网和装配单元结构网的复合概念构造飞机装配的分级结构,以拓展的LADGA表达方式反映飞机结构装配中钣金件在装配方向上堆叠成层的特性,能够有效表达飞机装配特性,支持飞机装配工艺规划及可装配性评价等下游环节的处理。

模拟复眼视叶神经网的目标运动方向检测模型

如何对杂乱背景中物体(目标)的运动方向做出准确可靠的检测与感知,是计算机视觉研究领域中一个重要问题。自然界中,飞虫(如苍蝇、蜻蜓等)高适应性和高可靠性的感知目标运动是一种自然特性,本文基于飞虫−果蝇视叶神经纤维网最新的生理学研究成果,提出一种基于果蝇视觉感知目标运动方向的多层级检测模型系统。通过对不同场景下拍摄的视频序列样本进行实验和测试,并与2-Q运动检测器模型、基于ON和OFF信号通道处理运动信息的检测模型等进行了对比,验证了其在杂乱背景下对于目标水平和垂直方向运动检测的有效性和鲁棒性。

缓解城市热环境的多层级“源-汇”景观网络构建

以天津市六区和新四区为研究对象,首先运用形态学空间格局分析获得7种景观类型,从中提取稳定性较好、面积较大、连通性较高、热贡献度显著的核心区斑块为中心“源”“汇”;其次使用6个空间数据指标构建热环境格局评价模型,根据2009—2013、2013—2018年热环境格局的变化情况提出4类修正系数对基本阻力面进行修正;最后利用“源-源”、“汇-汇”、“源-汇”廊道构建能体现“补偿-输送-作用”过程的多层级“源-汇”景观网络。结果表明:(1)提取的Ⅰ、Ⅱ类中心“源”共27个,总面积为22773 hm^(2);中心“汇”共23个,总面积为50732 hm^(2)。中心“源”的整体抗干扰能力较小,容易受到种植类型和水体富营养化的影响。(2)多层级“源-汇”景观网络总长度约为1445 km,新四区的廊道占总廊道的70%。廊道在空间上分布不均,津南区分布稀疏,北辰区和市六区分布密集。(3)能量从中心“源”逐渐向中心“汇”流动的过程,可揭示网络之间的层级关系和各级廊道对热环境气候的调控作用。以生态格局与过程的角度构建缓解城市热环境的多层级“源-汇”景观网络体系,对合理规划廊道建设、高效缓解城市热环境效应具有积极意义。

基于并行卷积网络信息融合的层级多标签文本分类算法

自然语言处理是人工智能与机器学习领域的重要方向,它的目标是利用计算机技术来分析、理解和处理自然语言。自然语言处理的一个重点研究方向是从文本内容中获取信息,并且按照一定的标签体系或标准将文本内容进行自动分类标记。相比于单一标签文本分类而言,多标签文本分类具有一条数据属于多个标签的特点,使得更难从文本信息中获得多类别的数据特征。层级多标签文本分类又是其中的一个特别的类别,它将文本中的信息对应划分到不同的类别标签体系中,各个类别标签体系又具有互相依赖的层级关系。因此,如何利用其内部标签体系中的层级关系更准确地将文本分类到对应的标签中,也就成了解决问题的关键。为此,提出了一种基于并行卷积网络信息融合的层级多标签文本分类算法。首先,该算法利用BERT模型对文本信息进行词嵌入,接着利用自注意力机制增强文本信息的语义特征,然后利用不同卷积核对文本数据特征进行抽取。通过使用阈值控制树形结构建立上下位的节点间关系,更有效地利用了文本的多方位语义信息实现层级多标签文本分类任务。在公开数据集Kanshan-Cup和CI企业信息数据集上的结果表明,该算法在宏准确率、宏召回率与微F1值3种评价指标上均优于主流的TextCNN,TextRNN,FastText等对比模型,具有较好的层级多标签文本分类效果。

应用可逆数字水印的无线传感器网络层级安全模型

针对无线传感器网络(WSNs)资源受限与网络安全的问题,基于可逆数字水印技术,提出了一种WSNs层级安全模型。一方面通过可逆数字水印技术保障簇内数据传输的安全性;另一方面通过平衡节点剩余能量、位置信息和信任因子优化分簇策略,保障簇首节点的性能以实现网络优化管理。仿真测试结果表明:所提方案通过可逆数字水印技术可以保障数据的完整性和安全性能,达到99.95%以上的数据传输正确率,而且可以很大程度改善WSNs的能量消耗,延长网络的生存周期125%左右。

具有多层级货架的自动小车存取系统排队网建模与分析

为了满足多楼层生产车间之间的物料运输需求,同时减少企业成本,自动存取系统的设计问题变得愈发重要。带有多层级货架的自动小车存取系统因其优秀的吞吐能力和柔性,具有很好的应用前景。为了分析多层车间中带有多层级货架自动小车存取系统并行作业的性能,在分析自动导引小车(AGV)和电梯、伸缩臂作业方式的基础上,构建了半开排队网络模型,并设计了基于近似均值分析法的近似求解算法。该方法首先将半开排队网内部网络分为不同的单独网络模型,并分别重构为等效的闭排队网络模型。这些网络模型最终被聚合成一个节点,与外部的同步节点联合构建闭排队网络模型求解吞吐率。最后,针对内部网络的单独节点进行分析计算,得到其他系统性能指标。通过设计仿真实验,验证了所提方法的有效性和准确性。

心理词汇分层网络模型和激活扩展模型评述

分层网络模型和激活扩散模型是心理语言学中关于心理词汇的两个重要模型。本文通过对这两个模型及其特征的分析和讨论，分析比较了它们的优缺点，总结了两种模型的不足并提出了这一领域亟待解决的问题。

基于解释结构模型的复杂网络节点重要性计算

针对有向复杂网络节点重要性评估问题,提出基于解释结构模型的节点重要性度量方法.应用解释结构模型,将有向网络节点间关系矩阵化,获得相应的邻接矩阵和可达矩阵;对可达矩阵进行区位、级位划分;对矩阵进行缩减、删除越级与自身相连关系;得到网络的递阶有向图.对网络矩阵进行赋权模拟演化,给出网络区域重要性与级位重要性辨识划分.将该方法应用于ARPA有向网络、有向随机网络和有向无标度网络中,与其他4种网络节点排序方法进行比较.结果表明,该方法不仅适用于有向网络层级划分与辨识,而且适用于有向网络的节点排序计算.

基于网络流Petri网模型的设计更改技术

为了实现网络流系统设计更改的响应检测,将响应检测同网络的动态表达相结合,提出一种基于网络流Petri网(NFPN)动态模型的设计更改响应检测方法.用Petri网对网络流及设计更改进行描述,建立网络流Petri网的动态模型.在分析层级网络流特点的基础上,将Petri网完整可达图的构造同设计更改的响应检测相关联.通过多级抽象化简可达图,递归实现网络整体的分析.在配电网改造设计中的应用验证了该方法的可行性和有效性,降低了状态空间的复杂度,可见该方法适用于大尺度复杂网络.

包头市层级生态网络构建方法研究

以包头市为研究区,结合不同生态价值生境斑块的层级性,构建层级网络提取模型框架,选用合适的图论网络测度指标评价层级生态网络。结果表明:基于层级网络提取模型构建的包头市层级生态网络,所提取的第1、2、3层对应的潜在生态源地数量为8、31、123,第1、2、3层对应的潜在廊道数量为8、35、151,并确定对应的第1、2、3层生态节点数为7、28、47;计算α、β、γ指数,评价层次生态网络结构,随生态源地与廊道数量增加,网络中可供物质流动的回路增多,生态源地的平均连通度变好。针对半干旱区构建的层级生态网络,能够为包头市生态建设提供理论指导,对半干旱城市生态规划具有重要参考价值。

基于情境感知生成对抗网络模型的工程知识推荐方法

针对现有知识推荐方法因稀疏矩阵和冷启动导致推荐性能不佳的问题,提出一种基于情境感知生成对抗网络模型的知识推荐方法(CGKR)。提出任务相似度概念,同时考虑内容相似度和任务相似度构建知识相关性网络,基于知识相关性网络构建语义激活扩散模型,扩展用户历史评分,以全面探知用户兴趣;基于用户个人背景信息和历史行为信息构造用户情境和任务情境;引入生成对抗网络模型,并结合情境信息构建情境感知生成对抗网络模型(CxtGAN);基于训练完成的CxtGAN,为特定任务情境下的目标用户提供个性化知识推荐服务。以某船厂知识管理系统数据为例,进行实例分析与实验研究,结果表明CGKR方法具有较好的知识推荐性能,能够为企业用户提供优质知识推荐服务。

抑郁症负性情绪加工与认知控制神经模型研究进展

抑郁症患者负性认知偏向是导致抑郁的一个主要认知因素,是抑郁症的一个稳定特质。以往研究从情绪加工增强和认知控制不足等认知角度来解释抑郁症产生的原因。随着研究的深入,情绪加工过程进一步研究不同负性认知加工偏向(注意偏向、解释偏向和记忆偏向)在抑郁症的产生机制;认知控制过程则进一步探讨其子成分功能(更新、抑制和转换)在抑郁症的调控机制。尤其结合当前认知神经领域的脑网络层级分析趋势,文章通过抑郁症“双路径层级网络模型”解释抑郁的产生,即由于“热”—“中间调节”—“冷”三级脑网络群,通过自下而上的情绪加工和自上而下的认知控制两条路径,形成一个“闭环神经回路”,三者相互作用,共同介导抑郁产生。

一种支持动态自主学习的知识表示结构——语义神经网络

分别分析了传统的语义网络和人工神经网络方法在知识表示方面的特点和不足,提出了将两者结合起来构建具有语义单元和神经单元双重机能的语义神经单元的设想。以此为基础,构造出具有全连通结构的语义神经网络,给出了网络的权值学习方法及概念单元的语义联想机制,从而形成自主学习与语义联想相统一的集成化知识表示结构。它既能对概念语义及其关联关系进行直观、准确的表示,同时又对概念语义的联想、学习和更新等过程提供统一的支持平台。