汉语量词"把"的意义、分类及用法--面向第二语言教学的认知解释与功能研究

根据意义和功能,现代汉语的量词"把"分为两类3种:个体量词"把1",集合量词"把2",动量词"把3"。研究发现,量词的使用是一种范畴确认或语法归类,最初使用量词的对象的认知原型,在相当程度上制约着同类对象的量词选取;围绕动词"把"及其有关项所形成的意义,是制约量词"把"的类型和使用的重要因素。     

宾位数量名结构中“一”字隐现的认知研究

宾语数量名结构中“一”字的省略必然引起人的认知心理上的变化。本文试从认知语言的角度,由距离像似动因及范畴化原型理论来分析宾语数量名结构中“一”字省略后引起的句法、语法、语用等变化问题。由此得出了“一”字省略后,整个结构数量意义减弱,语法性质不活泼,搭配受到了限制,缺乏独立性,语体风格发生了变化等结论。     

Aggregating classifiers via Rademacher–Walsh polynomials

Methods are proposed to combine several individual classifiers in order to develop more accurate classification rules. The proposed algorithm uses Rademacher–Walsh polynomials to combine M (≥2) individual classifiers in a nonlinear way. The resulting classifier is optimal in the sense that its misclassification error rate is always less than, or equal to, that of each constituent classifier. A number of numerical examples (based on both real and simulated data) are also given. These examples demonstrate some new, and far-reaching, benefits of working with combined classifiers.     

网络舆论倾向性的动态跟踪方法及实证研究

从统计学视角审视网络舆论倾向性的监测问题,提出了以粗糙分类器为基础建立舆论倾向性分类模型,将复杂的预警指标体系简化为单一直观的跟踪统计量,并通过跟踪统计量动态跟踪舆论倾向性变化轨迹的研究方法。实证研究以2011年"郭美美事件"相关新闻跟帖为对象。分析表明,网络舆论的消极倾向性在整个事件发展过程中呈持续增长,与基本事实相符,证实了方法的可行性和适用性。     

Scrutinizing an algorithmic technique: the Bayes classifier as interested reading of reality

ABSTRACT

This paper outlines the notion of ‘algorithmic technique’ as a middle ground between concrete, implemented algorithms and the broader study and theorization of software. Algorithmic techniques specify principles and methods for doing things in the medium of software and they thus constitute units of knowledge and expertise in the domain of software making. I suggest that algorithmic techniques are a suitable object of study for the humanities and social science since they capture the central technical principles behind actual software, but can generally be described in accessible language. To make my case, I focus on the field of information ordering and, first, discuss the wider historical trajectory of formal or ‘mechanical’ reasoning applied to matters of commerce and government before, second, moving to the investigation of a particular algorithmic technique, the Bayes classifier. This technique is explicated through a reading of the original work of M. E. Maron in the early 1960 and presented as a means to subject empirical, ‘datafied’ reality to an interested reading that confers meaning to each variable in relation to an operational goal. After a discussion of the Bayes classifier in relation to the question of power, the paper concludes by coming back to its initial motive and argues for increased attention to algorithmic techniques in the study of software.     

DDS的背景杂散信号分析

采用信号分析的方法，在对相位累加器进行等效的基础上系统地推导出了幅度量化误差（ＲＯＭ舍位）对直接数字频率合成器（ＤＤＳ）频谱分布的影响规律。所得到的理论推导结果与有关文献给出的计算机模拟结果符合较好，进一步完善了ＤＤＳ的理论体系。     

宁乡方言词法的几点特色

宁乡方言在构词和构形方面的几个特色中包括名词的几个后缀、形容词的几个后缀、数量词中缀“是”及多功能后缀“唧”等。这些特点说明宁乡方言虽属于湘方言中的长益片，但由于其特殊的地理位置，也在不小的程度上受到娄邵片的影响。这说明宁乡方言是湘方言长益片里一个特殊的次方言。     

最优的核判别分析用于雷达目标识别

特征提取是雷达目标识别研究中的重要问题,有效、稳健的特征是提高识别率的关键。核判别分析(KDA)是一种抽取非线性特征的有效方法,但它会因为奇异性问题而难以求解。基于子空间投影的思想,给出一种最优的核判别分析(OKDA)方法,用于对雷达目标的距离像进行特征提取,然后采用基于核的非线性分类器对所提取的特征进行分类,实现对雷达目标的识别。分别对仿真和实测距离像进行实验,结果表明该方法具有较好的识别效果。     

银行客户信用评估动态分类器集成选择模型

现实的银行客户信用评估数据常包含大量的缺失值,这在很大程度上影响了信用评估模型的性能.针对已有模型的不足,提出了面向缺失数据的动态分类器集成选择模型DCESM.该模型充分利用数据集中所包含的已知信息,在训练信用评估模型之前不需要事先对缺失数据进行预处理,从而减少了对数据缺失机制假设以及数据分布模型的依赖.从UCI数据库中选择两个银行信用卡业务信用评估数据集进行实证分析,结果表明,与4种常用的基于插补法的多分类器集成模型以及1种直接面向缺失数据建模的集成模型相比,DCESM模型能够取得更好的客户信用评估性能.     

量词插入与汉英数量表述

名词可以分为两类:带有[+个体]特征的名词和带有[-个体]特征的名词.定量数词只能直接加在带有[+个体]特征的名词前面来计数.为了挽救定量数词的这一局限性,汉语和英语都选择了“量词插入”这一手段,但在汉语中“量词插入”属于词汇手段,即用附加手段将“量词”作为语素创造出一种新的双音节词汇；而在英语中“量词插入”则是句法手段,它必须满足“格检验式”这一句法规则.