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记忆周期应用于英语单词网站的实验研究
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作者 徐征 《科教导刊》 2013年第5期142-143,共2页
针对电大开放教育学生英语学习所存在的问题,我们运用艾宾浩斯记忆法中的记忆周期理论,开发了用于电大英语教学的单词学习网站。我们进行了书面记忆实验、记忆周期实验,以更好地发挥网站的教学效果。
关键词 电大开放教育 记忆周期 英语单词学习网站 实验
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记忆周期应用于英语单词网站的实验研究
2
作者 徐征 《吉林广播电视大学学报》 2013年第3期19-21,共3页
针对电大开放教育学生英语学习所存在的问题,我们运用艾宾浩斯记忆法中的记忆周期理论,开发了用于电大英语教学的单词学习网站。为了更好地发挥网站的教学效果,我们进行了书面记忆实验、短时记忆实验与长时记忆实验,以实现记忆周期理论... 针对电大开放教育学生英语学习所存在的问题,我们运用艾宾浩斯记忆法中的记忆周期理论,开发了用于电大英语教学的单词学习网站。为了更好地发挥网站的教学效果,我们进行了书面记忆实验、短时记忆实验与长时记忆实验,以实现记忆周期理论能够与单词学习网站的实践更好地结合。 展开更多
关键词 电大开放教育 记忆周期 英语单词学习网站 实验
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私人经历与集体记忆:知青一代人的文化震惊和历史反讽 被引量:8
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作者 梁丽芳 《海南师范学院学报(社会科学版)》 2006年第4期20-26,共7页
文章的目的是看散文这个风格上侧重自由、随意、和真实的文学形式,怎样被数以千计的前知青运用来叙写他们上山下乡的经历,并探讨知青记忆叙写中,文化震惊的记忆与重构,从而审视知青文化震惊的现象及其历史反讽意义。
关键词 知青 上山下乡 集体记忆 记忆周期 散文 文化震惊 历史反讽
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腧穴定位集中突破记忆法 被引量:5
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作者 孙申田 于国强 《中华中医药学刊》 CAS 2011年第2期244-246,共3页
腧穴的记忆是学习针灸学的基础,能否熟练掌握腧穴定位、主治直接影响到学生今后的临床工作,然而腧穴的记忆是痛苦的。腧穴定位集中突破记忆法根据艾宾浩斯遗忘曲线将所需记忆的腧穴以天为单位分成若干单元,然后把每天用来记忆的时间也... 腧穴的记忆是学习针灸学的基础,能否熟练掌握腧穴定位、主治直接影响到学生今后的临床工作,然而腧穴的记忆是痛苦的。腧穴定位集中突破记忆法根据艾宾浩斯遗忘曲线将所需记忆的腧穴以天为单位分成若干单元,然后把每天用来记忆的时间也做出科学合理的分配,短时间内大量、集中、重复复习,经过反复复习后改造出一条新的遗忘曲线,将短期记忆变成长期记忆。令学生高效、直接掌握每个腧穴定位,并不再忘记,突破了传统穴歌记忆模式,对针灸学教学具有一定的辅助作用。 展开更多
关键词 针灸教学 腧穴记忆 集中突破记忆 记忆周期 遗忘曲线
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关于记忆与遗忘定量研究的两个数学模型 被引量:10
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作者 廖海林 《江西广播电视大学学报》 2003年第4期41-42,共2页
利用常微分方程,得到记忆量与时间的变化函数。
关键词 常微分方程 记忆与遗忘 遗忘速度常数 记忆周期
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端边云协同的氧化铝生产过程苛性碱浓度智能预报方法 被引量:2
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作者 高愫婷 柴天佑 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期964-973,共10页
苛性碱溶液浓度是氧化铝生产过程中的重要运行指标,由于苛性碱溶液的温度和浓度频繁波动,导致目前的浓度检测仪表检测精度低,只能采用人工化验获得苛性碱浓度值,化验结果的严重滞后导致无法实现苛性碱浓度的自动控制,影响氧化铝产品质量... 苛性碱溶液浓度是氧化铝生产过程中的重要运行指标,由于苛性碱溶液的温度和浓度频繁波动,导致目前的浓度检测仪表检测精度低,只能采用人工化验获得苛性碱浓度值,化验结果的严重滞后导致无法实现苛性碱浓度的自动控制,影响氧化铝产品质量.在分析苛性碱溶液浓度控制过程动态特性的基础上建立了由线性模型和未知非线性动态系统描述的苛性碱浓度预报模型,将参数辨识与自适应深度学习相结合,提出端边云协同的氧化铝生产过程苛性碱浓度智能预报方法,并采用氧化铝生产企业的实际生产数据对本文所提方法进行应用验证.应用结果表明,所提的苛性碱浓度智能预报方法可以实时、准确预报苛性碱浓度,为实现苛性碱浓度的闭环运行优化控制创造了条件. 展开更多
关键词 苛性碱浓度 未知非线性动态系统 端边云 自适应深度学习 长短周期记忆
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基于IRT的英语辅助学习系统设计与实现 被引量:1
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作者 曹艳琴 姚兆宏 《微型电脑应用》 2022年第3期41-43,共3页
为开发支持有效英语学习的现代辅助学习形式或工具提出了一种基于IRT和词汇学习记忆周期的个性化移动英语词汇学习系统,系统包括远程管理服务器、客户端移动学习系统和数据同步智能体等3部分。该系统基于个体的词汇能力和学习记忆周期,... 为开发支持有效英语学习的现代辅助学习形式或工具提出了一种基于IRT和词汇学习记忆周期的个性化移动英语词汇学习系统,系统包括远程管理服务器、客户端移动学习系统和数据同步智能体等3部分。该系统基于个体的词汇能力和学习记忆周期,根据每个单词的难度和个体学习者的词汇能力,自适应地为个体学习者安排词汇学习。通过仿真分析,所提出的系统能够有效提高英语学习成绩。仿真还验证了系统的有效性及实用性。 展开更多
关键词 英语学习 项目反应理论 记忆周期
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分形市场假说下的风险度量
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作者 陈永忠 《经济师》 北大核心 2004年第8期21-22,共2页
文章比较分析了分形市场假说与有效市场假说对资产价格运动的不同看法 ,并探讨了分形市场假说下的风险度量问题。文章建议 ,当市场具有混沌特征 ,价格的运动服从分形分布时 ,以方差作为风险的近似度量 ,同时将Hurst指数和长期记忆周期... 文章比较分析了分形市场假说与有效市场假说对资产价格运动的不同看法 ,并探讨了分形市场假说下的风险度量问题。文章建议 ,当市场具有混沌特征 ,价格的运动服从分形分布时 ,以方差作为风险的近似度量 ,同时将Hurst指数和长期记忆周期值作为风险度量的参考。 展开更多
关键词 分形市场假说 风险度量 HURST指数 长期记忆周期
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基于SAE和LSTM RNN的多模态生理信号融合和情感识别研究 被引量:24
9
作者 李幼军 黄佳进 +1 位作者 王海渊 钟宁 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第12期109-120,共12页
为了提高情感识别的分类准确率,提出一种将栈式自编码神经网络(SAE)和长短周期记忆单元循环神经网络(LSTM RNN)融合的多模态融合特征情感识别方法。该方法通过SAE对不同模态的生理特征进行信息融合和压缩,随后用LSTM RNN对长时间周期的... 为了提高情感识别的分类准确率,提出一种将栈式自编码神经网络(SAE)和长短周期记忆单元循环神经网络(LSTM RNN)融合的多模态融合特征情感识别方法。该方法通过SAE对不同模态的生理特征进行信息融合和压缩,随后用LSTM RNN对长时间周期的融合进行情感分类识别。通过将该方法用到开源数据集中进行验证,得到情感分类准确率达到0.792 6。实验结果表明,SAE对多模态生理特征进行了有效融合,LSTM RNN能够有效地对长时间周期中的关键特征进行识别。 展开更多
关键词 多模态生理信号情感识别 栈式自编码神经网络 长短周期记忆循环神经网络 多模态生理信号融合
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基于多变量LSTM神经网络的澳大利亚大火预测研究 被引量:8
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作者 李莉 杜丽霞 张子柯 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期311-316,共6页
长短周期记忆神经网络(LSTM)受益于能够捕获长期依赖关系的特点,在许多实际应用中展现了优异的性能。该文构建了LSTM多变量数据驱动的预测模型,通过多变量输入的方式预测澳大利亚森林大火。首先使用多变量LSTM预测模型对日最高温度进行... 长短周期记忆神经网络(LSTM)受益于能够捕获长期依赖关系的特点,在许多实际应用中展现了优异的性能。该文构建了LSTM多变量数据驱动的预测模型,通过多变量输入的方式预测澳大利亚森林大火。首先使用多变量LSTM预测模型对日最高温度进行预测,并与反向传播(BP)神经网络以及ARIMA预测模型的结果进行对比。研究表明:以相关变量为输入的BP神经网络无法考虑时序变化规律,预测误差最大;以温度单变量为输入的ARIMA根据时序变化做出相应预测,预测效果较好;多变量LSTM预测模型综合考虑了多种因素的相互影响,同时结合了时间序列依赖关系,预测效果最好。最后通过多变量LSTM预测模型对某节点是否着火进行了预测,预测结果与实际值契合较好。总体来说,多变量LSTM预测模型对澳大利亚大火的预测结果可信。 展开更多
关键词 澳大利亚大火 深度学习 长短周期记忆神经网络(LSTM) 多变量 神经网络
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基于退化阶段识别与LSTM-fine-tune的氧气浓缩器多阶段退化预测 被引量:1
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作者 黄崧琳 景博 +2 位作者 潘晋新 焦晓璇 王生龙 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2022年第7期136-143,共8页
退化预测是装备健康管理的重要技术途径,近年来,大量时间序列预测方法在退化预测中得到应用。然而,众多大型装备由于结构复杂,功能多样,在退化过程中存在明显的阶段性,采用单一的模型对不同阶段的退化进行预测将会出现明显的精度降低,... 退化预测是装备健康管理的重要技术途径,近年来,大量时间序列预测方法在退化预测中得到应用。然而,众多大型装备由于结构复杂,功能多样,在退化过程中存在明显的阶段性,采用单一的模型对不同阶段的退化进行预测将会出现明显的精度降低,针对不同阶段对模型重新训练也会带来时间和算力的损失。针对多阶段退化的问题,引入了迁移学习的思想,提出了一种退化阶段识别与LSTM-fine-tune结合的多阶段退化预测方法,采用退化数据对LSTM模型训练,之后对部分网络参数进行冻结,在识别到装备出现新的退化阶段后,利用新阶段的退化数据对模型进行微调,以快速匹配不同阶段的数据。为验证模型的有效性,本文以氧气浓缩器为例进行模型应用。结果表明,本文方法能够有效识别氧气浓缩器3个阶段的退化,每个阶段的预测均方差分别为0.507、8.976和0.375,远低于不分段直接预测的均方误差76.87,在训练时间上,对比于每个阶段重新训练时间大幅缩短,在训练精度上,明显优于维纳过程、Lstar等传统方法。 展开更多
关键词 长短周期记忆网络 模式识别 迁移学习 氧气浓缩器
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基于雷达测量的用于炮位侦察的Transformer网络 被引量:1
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作者 蔡鑫鹏 贾正望 刘华军 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期189-196,共8页
依赖雷达测量数据的炮位侦察在遇到炮弹低射角时面临极大的挑战。雷达观测数据弧段短、测量误差大,且具有数据批量小、非线性、不完整等特点,炮位外推困难。广泛用于自然语言处理领域的Transformer网络具有长距离依赖、全自注意力机制... 依赖雷达测量数据的炮位侦察在遇到炮弹低射角时面临极大的挑战。雷达观测数据弧段短、测量误差大,且具有数据批量小、非线性、不完整等特点,炮位外推困难。广泛用于自然语言处理领域的Transformer网络具有长距离依赖、全自注意力机制等特点,在长距离序列建模方面具有较大优势。该文提出了一种时间戳编码的方法,首次应用于Transformer网络来表征空气动力目标的飞行轨迹,并外推炮位位置。同时建立了大规模雷达侦测仿真数据集用于网络训练,并与传统炮位侦察算法,如卡尔曼滤波类算法、长-短周期记忆网络等进行了对照实验。结果表明:Transformer网络在预测炮位时收敛性能好,圆概率误差指标优于其他方法。 展开更多
关键词 Transformer模型 长-短周期记忆 炮位侦察 雷达测量 时间戳编码 飞行轨迹
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一种基于改进PSO优化的LSTM航迹预测模型 被引量:3
13
作者 韩超 《舰船电子工程》 2022年第8期120-124,154,共6页
为了提升机动目标的航迹预测精准度,提出了一种粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法与长短周期记忆单元(Long Short Term Memory,LSTM)神经网络相结合的PSO-LSTM目标航迹预测模型。针对LSTM神经网络中的超参数难以人工最优化... 为了提升机动目标的航迹预测精准度,提出了一种粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法与长短周期记忆单元(Long Short Term Memory,LSTM)神经网络相结合的PSO-LSTM目标航迹预测模型。针对LSTM神经网络中的超参数难以人工最优化的问题,通过PSO算法进行自动调参,对诸如LSTM隐藏层规模、学习率、训练集批次规模等参数进行优化。使用PSO-LSTM航迹预测模型在真实航迹数据集上进行预测,实验结果表明,PSO-LSTM航迹预测模型在MAE、RMSE等指标上优于传统模型,有着较好的准确性与稳定性。 展开更多
关键词 粒子群 长短周期记忆单元 航迹预测 信息融合
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Reading Skill Improvement Through Visual Memory, Question, Read, Recite, Record, and Review English Instructional Method (VMQ4R-EIM)
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作者 Noldy Pelenkahu Donald M. Ratu 《Sino-US English Teaching》 2018年第3期136-146,共11页
To improve students' reading skill through VMQ4R-EIM and to reflect the English instructional process implemented by the teacher in the secondary school, and finally the teacher can introspect his English instruction... To improve students' reading skill through VMQ4R-EIM and to reflect the English instructional process implemented by the teacher in the secondary school, and finally the teacher can introspect his English instructional activities, there are 40 students as the research subjects of this CAR (classroom action research) and it used spriral method from Kemmis and McTaggart with four stages (plan, action, observation, reflection). The research result showed that there was significant reading skill improvement to secondary school students. In the first cycle, the student's reading skill improved to 62% and the observation result reached to 65%. In the second cycle, the student reading skill improved to 97% and the observation result reached to 95%. The VMQ4R-EIM can improve secondary school students' reading skill. The research implication is the VMQ4R-EIM that is one way to be implemented by the English teacher in order to improve and make the students motivated and active in attending the instructional process 展开更多
关键词 reading skill VMQ4R-EIM
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Memristive device with highly continuous conduction modulation and its underlying physical mechanism for electronic synapse application 被引量:4
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作者 Jing Zhang Tao Yang +2 位作者 Jingjuan Wang Jianhui Zhao Xiaobing Yan 《Science China Materials》 SCIE EI CSCD 2021年第1期179-188,共10页
Emerging memristors can be used as artificial synapses for emulating memory and computational functions.In this work,inspired by the memristive properties of tantalum dioxide,we designed a memristor with a structure o... Emerging memristors can be used as artificial synapses for emulating memory and computational functions.In this work,inspired by the memristive properties of tantalum dioxide,we designed a memristor with a structure of TiN/Ta2O5-x/HfxZr1-xO2(x=0.5)/Pt(TTHZOP).The device conductance can be continuously tuned by adjusting the voltage pulse parameters(i.e.,amplitude,width,and number)of voltage sweeps.Furthermore,for both of negative and positive parts,the current-voltage curves of the sweep cycle appear to better adjust the gradual distribution in successive twenty cycles.According to the fine fitting results of twenty positive and negative current-voltage(I-V)curves,the probability of an electron jumping over an energy barrier and the width of the energy barrier were analyzed in detail.It is found that the electron tunneling mechanism at the interface is responsible for gradual conduction change under successive external electrical stimulation consisting of both bulk and interface effects.The proposed TTHZOP memristor is a promising candidate in potential applications that mimic artificial biosynaptic adaptation and analog brain computation. 展开更多
关键词 MEMRISTOR artificial synapse synaptic plasticity continuous conduction
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