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102.
王松槐 《高等函授学报(社会科学版)》2002,15(5):48-50
英语半助动词是一类较为陌生的结构 ,它们既有主动词的特点 ,但在功能上又有助动词的特征 ,因此 ,许多语法书上并没有把它们单独列为一类 ,使得人们对它们的认识很肤浅和模糊。本文将就半助动词的定义、构成和特点进行归纳和总结 ,以便更好地了解和掌握半助动词的特征和用法 相似文献
103.
104.
我们的作文教学一直沿用封闭或半封闭式的课堂教学模式,教师出题,学生作文,作文课上,大部分时间用于教师做写前指导,然后学生再写,结果作文内容雷同,学生也少有兴趣。如何指导学生写好作文?如何提高学生的写作能力?笔者认为培养学生的写作兴趣尤为重要。一、引导学生观察,抓住事物特征, 相似文献
105.
106.
文章使用空间广义线性混合模型为连续空间非正态变量建模,在MATLAB中实现模型参数估计的MCEMG算法,即结合Monte Carlo样本的EM梯度法,求解参数的极大似然估计及采样点随机效应的最小均方误估计。在GS+中进行随机效应的普通克里格插值,并最终对非采样点响应变量进行预测。模拟仿真结果显示该方法参数估计与真实值较接近,响应变量预测结果能反应真实数据总体分布情况。 相似文献
107.
文章在MSE准则下对半参数模型中的参数的两步估计和最小二乘估计进行了比较,给出了参数的两步估计优于最小二乘估计的充分条件。 相似文献
108.
自标记方法能用少量有标记样本和大量无标记样本来训练给定分类模型。误标记是自标记方法中的主要挑战。尽管学者们用数据剪辑技术去识别和移除在自标记方法迭代过程中被误预测的样本,但是许多数据剪辑技术严重依赖于特定假设。为了克服误标记问题和相关解决方案中的缺陷,文章提出一种基于近邻规则和粒子群优化的自标记方法 SLM-NNPSO。首先,SLM-NNPSO用有标记集去训练一个给定的分类模型。其次,SLM-NNPSO用近邻规则来发现具有高置信度的无标记样本,并用被训练的分类模型来预测他们。再次,SLM-NNPSO用粒子优化来识别和移除被误预测的样本,并把被正确预测的样本加入有标记集中。上述过程不断迭代,直到SLM-NNPSO没有发现具有高置信度的无标记样本。最后,SLM-NNPSO输出在迭代过程中被训练的分类模型。经仿真实验证明,就训练k近邻分类器的平均分类正确率而言,在来自销售市场、医学检测、图像识别等领域的12个真实数据集上,SLM-NNPSO优于5个流行的自标记方法。 相似文献
109.
北方的冬天,无风,干巴冷,如果少雪,天地间就很萧瑟。寒冷把水结成了冰,然后不动声色地躲起来,空气里像是藏着无数只厉害的猫,孩子们把脸蛋和耳朵一露出来,就会猝不及防地被猫挠一把,钻心地疼。你不是北方乡村的孩子,自然无法体验他们的乐趣。与寒冷为伴的童年,锻就了每一个北方乡村孩子的勇敢。他们冻不怕。土路,弯弯扭扭地从远方的山岭 相似文献
110.
Yang Zhougpeng 《北华大学学报(社会科学版)》1998,(5)
本文得到了亚半正定矩阵的广义Schur补的Lowner偏序的一些新结果。 相似文献