模因论视域下广告发展策略研究

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。     

基于多尺度分析的小麦价格预测研究

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。     

基于ELAN的演讲视频多模态互动机制研究

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。      

模态系统T的Herbrand定理

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.     

可拆装式湿法剪切粉碎设备结构设计与转子系统动态分析

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。     

考虑油膜结合面的机床动态特性分析

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。     

基于EMD与DVG的非线性时间序列预测模型及其应用研究

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。     

基于曲率模态和神经网络的结构损伤诊断

基于神经网络算法，利用曲率模态参数对框架结构损伤定位和定量识别问题进行了研究和实例分析，分别用两种网络对结构损伤进行诊断，并用灰色理论对结构损伤进行了预测。结果表明，灰色理论能成功地对结构损伤进行预测，神经网络适用于此类损伤无规律对象问题的诊断。     

基于改进希尔伯特-黄变换算法的碳市场价格多尺度分解

作为一种新型非线性、非稳态数据的自适应处理算法,希尔伯特-黄变换（Hilbert-Huang Transform,HHT）,近年来开始应用到人文社会科学领域。HHT的核心是经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）算法。EMD分解过程中常会产生模态混叠和端点效应现象,造成分解结果失真。针对碳市场价格多尺度特征,改进HHT算法以提高碳市场价格多尺度分解质量。引入高斯白噪声到EMD分解中,建立集成EMD（Ensemble EMD,EEMD）算法来抑制EMD分解中存在的模态混叠现象;针对EEMD分解过程中存在的端点效应问题,通过5种端点延拓方法的比较,改进EEMD算法,得出适合碳市场价格多尺度分解的延拓方法;将改进HHT算法应用于两个不同到期时间的欧盟碳期货价格（DEC12、DEC14）进行多尺度分解,结果表明:改进HHT算法能显著提高碳市场价格分解精度,扩大了HHT在碳市场价格多尺度分析中的应用范围。     

基于哲学逻辑的集合论研究

20 世纪60 年代之后,涌现出了尝试以非经典逻辑为基础逻辑来拯救集合论的热潮. 在这一时期,诞生了模态集合论、弗协调集合论、直觉主义集合论等一些基于哲学逻辑的集合理论. 模态逻辑是在经典逻辑的基础上增加模态算子形成的一种二阶逻辑,因此,它是一种比经典逻辑强的逻辑.模态集合论相对于公理化集合论是一种加强了基础逻辑的公理化集合论. 与ZF公理化集合论用公理限制集合的方法不同,弗协调集合论也是一种改变了集合论的基础逻辑,选择了可以容纳或处理矛盾的弗协调逻辑,这样即使集合论中出现矛盾也不会使整个理论陷入不足道的困境. 由于在直觉主义逻辑中排中律不成立,所以直觉主义逻辑是一种比经典逻辑弱的逻辑. 直觉主义集合论相对于ZF公理化集合论是一种减弱了基础逻辑的公理化集合论.