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41.
42.
陈波 《湖南科技大学学报(社会科学版)》2012,15(3):23-30
索姆斯针对宽辖域分析和严格化的摹状词解释对克里普克的模态论证所做的辩护并不成功,其原因是他的辩护犯有错误:在已经假定名称‘n’在语义上等于相对于模态词取宽辖域的摹状词‘the x:Fx’之后,或者在假定名称‘n’被定义为与一个严格化的摹状词‘the x:actually Fx’[即n=(the x:actually Fx)]之后,他仍然把‘n’和‘the x:Fx’或‘the x:ac-tually Fx’处理成有不同的模态辖域,并认为人们可以对分别由‘n’或相应的摹状词指称的那个个体持有不同的信念。对于主张名称和相应的摹状词严格同义和共指的描述论者来说,这种情况不可能发生。所以,索姆斯对模态论证的辩护失败了。 相似文献
43.
李娅红 《成都大学学报(社会科学)》2010,(1):120-122
视觉模态隐喻在卡明斯视觉诗的意义构建中起着举足轻重的作用。在源语与目的语的翻译转换过程中,视觉模态隐喻的翻译是视觉诗翻译的重申之重。“形美”的翻译凸显充当了由原作到译作意义构建媒介,它们实现了以形传神的翻译模式。因此,对视觉模态隐喻的翻译应采取“形美”的翻译凸显策略。 相似文献
44.
谢蓉蓉 《宁波大学学报(人文科学版)》2013,(5):128-132
模因论为广告的丰富、宣传和传播提供了新的途径与策略。以模因的周期与优势模因的特点为基础,从广告创意的语言策略和模态策略出发,对广告发展进行研究。其中语言策略主要分为重复策略,木马计策略,顺应性策略和情感共鸣策略;模态策略主要分为协同配合策略和认知失谐策略。 相似文献
45.
本文基于分解-重构-集成的思想,构建了一个多尺度组合预测模型,选取小麦作为粮食的代表,预测其价格走势。首先,运用集合经验模态分解方法(EEMD)分解价格序列,然后,用灰色关联分析方法对分量序列进行重构,重构为高频、中频、低频和趋势项四个部分,并从不规则因素、季节因素、重大事件和世界经济水平等方面对这四个部分波动特点进行解释,针对不同特点的分量选择不同的方法进行预测,最后对各预测结果用支持向量机集成,并与其他预测模型的预测结果进行比较。实证结果表明,本文构建的多尺度组合模型的预测效果优于灰色预测GM(1,1)、BP神经网络、SVM方法、ARIMA模型等单模型方法和ARIMA-SVM组合模型以及基于EMD和EEMD分解的其他多尺度组合模型。 相似文献
46.
管乐 《北京科技大学学报(社会科学版)》2021,37(5):499-510
近年来,多模态语篇分析已成为了语言学研究的热点。演讲视频是典型的动态多模态语篇。文章运用Norris提出的多模态互动分析理论,采用“模态密度前景?背景连续统一体(modal density foreground-background continuum)”的分析框架,以ELAN多模态分析软件作为模态标注工具,结合Norris提出的交流模态,对一则TED教育类动态多模态演讲视频中各交流模态在构建演讲信息中所起的作用以及这些模态之间的互动机制进行分析。研究发现在演讲视频的问题导入、问题提出、问题分析和问题解决这四个部分中各模态使用的强度和密度存在差异,言语交流模态与其他交流模态之间呈现强化、互补和并列关系从而共同构建多模态互动意义。 相似文献
47.
魏燕侠 《厦门大学学报(哲学社会科学版)》2011,(5)
模态Herbrand定理研究是模态逻辑领域的重要开放问题.不含Barcan公式的模态系统T的Herbrand定理的获得必须完成两个方向的证明工作:首先是证明相对简单的从右到左方向;而对于相对复杂的从左到右方向,则可以通过在加标公式表列系统K的基础上增加特殊规则获得加标公式表列系统T,证明T的可靠性和完全性,并在此基础上完成从左到右方向的证明.同样的方法还可以用来证明模态系统D、K4、s4的Herbrand定理. 相似文献
48.
为解决工业化生产中大量韧性湿物料粉碎难度大、粉碎部件磨损严重的难题,对大功率湿法剪切粉碎设备的关键部件进行结构设计与优化,将定转子优化为可装拆式结构。通过工程软件ANSYS对转子进行变形分析与模态分析,分析其高速转子系统的振动特征,为关键部件的结构设计与优化提供理论依据,为整机的动态稳定性分析奠定基础。 相似文献
49.
考虑油膜结合面特性的机床主运动板的动态特性分析,对油膜的刚度分布情况作了3种假设,将假设得到的机床动态特性与不考虑油膜的特性进行比较,并用实验测试数据进行验证正确性。结果表明考虑油膜即结合面的特性对模态分析结果产生不可忽略的影响,其影响效果从第5阶模态振型开始表现明显;油膜刚度成分布幂函数最接近实验测试结果,因此可以看做油膜工作状态下分布的简化函数。 相似文献
50.
针对具有非线性和不稳定性的时间序列,提出一种结合经验模态分解(EMD)、有向可见图(DVG)网络的动态预测模型。利用经验模态分解将原时间序列分解为多个固有模态函数(IMF),然后对分解后的高频和低频IMF利用快速傅里叶变换得到各自的周期;依据每个周期,从原时间序列的尾部截取长短不一的子序列,然后采用有向可见图算法转换为多个有向网络,利用随机游走在每个有向网络中寻找与时间序列最后一个节点相似的节点;最后,依据平行线法,预测时间序列的下一个数值。原油价格的时间序列是一类典型的具有非线性和不稳定性的序列,利用此模型对WTI原油每日价格进行实证分析。研究结果表明,此模型不但可以有效地预测时间序列的变化趋势,而且具有较高的预测精度。 相似文献