导读:本文包含了类特征论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:特征,诗歌,语言,加工,歌行,正交,鱼群。
类特征论文文献综述
张连文[1]（2019）在《强势最简论下语段加标与辖域效应及语类特征解释》一文中研究指出语类特征确定接口解释,本文在强势最简论(SMT)下整合语段加标、投射以及解释性原则(辖域原则、同构原则、最小化约束原则、局部性原则)和语类特征一致性研究量词辖域和重组效应(RE)。在加标理论下明确语类特征赋值为特征一致性探测算法的基础。量词功能语类(语段中心语)携带算符/语类特征[Q]提供了语义CI/SEM接口的解释指令和透视。在基于特征的回指和约束标引基础上,结合逻辑式诠释语段推导与语链重组、挪移运算以及边界解释重组点;应用外化拼读/移交运算阐明完全重组的推导和接口解释。提出以辖域和单调性论证否定极性项(NPI)的允准机制。在接口经济、最小化计算条件和优选计算原则下,以语类特征(CF)、加标算法(LA)及移交运算解释重组的本质,进一步确立接口解释理论,解决辖域重组问题,优化句法-语义接口解释机制。(本文来源于《外国语文》期刊2019年05期）
吴淑玲,韩成武[2]（2019）在《杜甫歌行体诗的体类特征》一文中研究指出以杜甫诗歌中诗题带有歌、行、叹、哀、吟、引、谣、曲等字样、七言为主体句式、常见叁平尾者划为歌行(共87首),在与杜甫律诗的对比中,可以确认杜甫歌行的体类特征主要有以下几方面。一是杜甫歌行体诗无声律限制,多数采用自然音节,尽可能回避律句。二是押韵形式多样化,绝大多数作品使用两个及以上的韵部押韵(71首)。1.大多数作品平韵仄韵兼用,而且其中部分作品平韵仄韵互转;转韵作品中,每个押韵单元的句数不等,少则2句或4句,多则12句,最多者19句,灵活机动,以表意为主;每个单元的第一句以入韵为常例,如果使用入声韵,则往往邻韵通押,甚至混押。2.通首只用一个韵部(14首),以用平声韵为主,上声韵次之,去声、入声韵又次之。3.通首采用邻韵通押者,只有2首。叁是多数作品有意回避对仗,出现较多词性虽同而声调未反的情况。(本文来源于《南都学坛》期刊2019年05期）
张鲁洋,秦波,赵文军,李宏,张建强[3]（2019）在《基于两类特征与AFSA优化SVM的滚动轴承故障诊断研究》一文中研究指出针对非线性、非平稳的滚动轴承振动信号特征"难表征"和基于支持向量机(Support vector machine, SVM)的故障分类模型"精度低"的问题,提出一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)、峭度图(Kurtogram)与人工鱼群算法(Artificial Fish Swarm Algorithm,AFSA)优化SVM相结合的滚动轴承状态辨识方法。首先,利用Kurtogram算法、相关系数最大准则"筛选"出原信号经VMD后包含有效故障信息的本征模函数(Intrinsic Mode Functions, IMF),并计算其形态谱熵和能量熵构建有效特征向量集;其次,利用AFSA寻找最优的惩罚系数C和高斯核宽度系数σ的核函数系数组合(C、σ);并将有效特征向量集作为上述算法的输入建立滚动轴承状态辨识模型。实验结果表明,所提方法不仅能凸显原信号中的有效故障成份,同时也提高了模型学习效率和分类精度。(本文来源于《机械强度》期刊2019年04期）
钟君焐,邓朝晖,石洋东,刘伟[4]（2019）在《基于BP神经网络的槽类特征铣削加工方案决策和刀具优选》一文中研究指出为实现CAPP系统中零件特征加工方法的智能决策,完成加工结果相互关联的特征加工方案选择,利用BP神经网络算法对槽类特征加工方法和刀具选择进行智能决策,建立了从输入到输出的网络决策模型,并对网络结构、参数确定问题进行阐述。通过正交表选取试验样本,运用带有自适应lr的梯度下降算法来训练网络,最后通过实例验证了该网络的有效性。结果表明,利用BP神经网络进行零件加工方法的选择和刀具优选是可行且有效的。(本文来源于《机械制造与自动化》期刊2019年03期）
刘威[5]（2019）在《基于多类特征深度学习的高分辨率遥感影像分类》一文中研究指出伴随我国高分辨率对地观测系统的启动,高空间分辨率(下文简称“高分辨率”)遥感影像数据也呈现海量增长。高分辨率遥感影像具有空间分辨率高、影像复杂程度高、光谱信息欠缺、类内差异大以及几何纹理等特征丰富的特点,利用传统的遥感影像分类方法对其进行分类效果不理想,亟须寻找一种高精度、快速高效的影像分类方法。而近年来深度学习技术迅猛发展,针对这一问题,本文将深度学习技术用于了高分辨率遥感影像分类,考虑到高分影像光谱信息欠缺,所以构建了多类影像特征作为其补充,提出了一种基于多类特征深度学习的高分辨率遥感影像分类方法,共完成了以下几点工作:第一,阐述了国内外对于深度学习技术以及遥感影像分类的研究现状。介绍了常用的遥感影像分类方法,并指出了深度学习方法在高分辨率遥感影像分类中的优势。第二,介绍了高分辨率遥感影像的深度学习分类方法。对几种常见的影像分类深度模型进行了阐述,通过具体的比较和分析,选取了较优的U-Net模型进行后续的高分辨率遥感影像分类研究。第叁,介绍了高分辨率遥感影像的多类特征构建。考虑到高分辨率遥感影像的光谱信息较为欠缺,但包含丰富的空间、纹理等信息,所以文中分别构建了四种影像特征,即影像空间特征、影像对比度特征、影像植被特征和影像纹理特征,将其作为原始光谱信息的补充,用于后续的深度学习训练。文中采用了数字表面模型将其作为影像空间特征;文中详细对比分析了基于全局对比度的HC算法和基于局部对比度的AC算法,结合实际应用情况,选取了基于局部对比度的AC算法进行影像对比度特征提取;文中通过构建归一化植被指数来进行影像植被特征提取;文中利用圆形LBP算法来进行影像纹理特征提取。第四,提出了一种基于多类特征深度学习的高分辨率遥感影像分类方法。首先利用U-Net模型作为基础深度学习模型,将构建的影像多类特征输入模型中进行训练,然后利用测试集预测得到分类图,文中利用了条件随机场的方法对分类图进行后处理。由于构建了四类影像特征,所以相应会得到四幅分类图,文中根据一定的融合规则对多幅分类图进行了融合,得到最终分类结果。第五,总结分析了实验结果。利用多个精度评定指标对本文方法的分类结果进行定量精度评价,详细分析了影像多类特征以及分类图融合对分类结果的影响。然后将本文方法与几种经典的深度学习模型即FCN-32s、FCN-16s、FCN-8s、SegNet和原始U-Net模型进行了详细的对比分析。实验结果表明,本文方法的精度较高、效果较好,可以很好地对高分辨率遥感影像进行分类。(本文来源于《北京建筑大学》期刊2019-06-01）
李璐玮[6]（2019）在《饮用水中醛类特征嗅味物质的氧化去除技术研究》一文中研究指出饮用水嗅味问题是当前水处理面临的普遍问题,自来水厂混凝、沉淀、过滤等常规处理方法对水中嗅味物质的去除效果有限,在常规处理工艺的基础上,增加合适的预处理或深度处理环节显得尤为必要。针对此问题,本论文结合我国饮用水嗅味现状,选择反,反-2,4-庚二烯醛、反-2-辛烯醛、反,反-2,4-辛二烯醛、反,反-2,4-癸二烯醛和β-环柠檬醛等五种醛类特征嗅味物质为研究对象,开展基于不同氧化处理技术的可处理性评价研究,给出具体的技术参数、应用条件和影响因素等,为应对此类物质导致的嗅味问题提供依据。本研究发现:(1)从氧化剂类型上比较,对上述的每一种醛类嗅味物质,高锰酸钾对其去除率均高于其它几种氧化剂(组合),对上述醛类物质均超过50%,尤其是对反-2-辛烯醛、反,反-2,4-辛二烯醛和β-环柠檬醛去除率均超过90%;其它五种氧化剂(组合)对去除上述醛类物质发挥的作用有限,次氯酸钠、二氧化氯和单独使用双氧水对上述醛类物质的去除率均不到30%。臭氧对反,反-2,4-庚二烯醛去除率为43.7%;臭氧与双氧水联用对反,反-2,4-癸二烯醛去除超过50%,且在去除反-2-辛烯醛、反,反-2,4-癸二烯醛和β-环柠檬醛的实验中,此氧化剂组合与单独使用臭氧相比,对嗅味物质去除效果提升明显,是单独投加臭氧时嗅味物质去除率的2倍左右。(2)通过对实验数据进行回归分析发现,高锰酸钾氧化上述所有醛类特征嗅味物质的反应均符合二级动力学模型,且对高锰酸钾和各嗅味物质均为一级反应。在pH为7,反应温度为20℃的条件下,本实验求得了高锰酸钾与各嗅味物质的反应的二级动力学常数。高锰酸钾氧化反,反-2,4-庚二烯醛、反-2-辛烯醛、反,反-2,4-辛二烯醛、反,反-2,4-癸二烯醛和β-环柠檬醛等五种醛类特征嗅味物质反应的反应速率常数分别是5.082×10~4 M?s,2.175×10~4 M?s,3.204×10~4 M?s,2.598×10~4 M?s,5.077×10~3 M?s。(3)经验反应曲线可以很好地拟合原水条件下高锰酸钾分别氧化反,反-2,4-庚二烯醛、反,反-2,4-辛二烯醛、反,反-2,4-癸二烯醛和β-环柠檬醛等4种醛类特征嗅味物质的反应。而对于高锰酸钾氧化反-2-辛烯醛的反应,经验反应曲线的拟合程度不高,需要进一步研究影响反应的因素,丰富经验反应曲线的变量参数,才能发挥其指导作用。根据高能酸钾氧化上述醛类特征嗅味物质的反应动力学研究,得到了高锰酸钾关于不同反应时间和氧化剂投加量对有关醛类特征嗅味物质的去除率表,方便通过查表快速找出合适的氧化剂高锰酸钾投加量。(本文来源于《北京建筑大学》期刊2019-06-01）
韩颖[7]（2019）在《英语专业硕士研究生学术论文摘要语类特征研究》一文中研究指出在学术论文发表中起着至关重要的作用。近些年来,国内外的专家学者开始从语类的角度对摘要进行剖析。语类视角的研究重点为语类特征的分析,语类特征在形式上为语类结构特征,即语步,意义上为语言特征。但是目前国内对摘要语类的研究大部分只停留在语类的结构特征的研究,而从语类的结构特征和语言特征这两大方面对摘要进行系统和整体的研究很少。同时,对于英语专业硕士研究生学位论文摘要的语类特征研究更是少之又少,而英语专业硕士研究生作为学术性很强的一类群体,其学术论文摘要写作存在着文体意识淡薄,摘要语篇整体框架结构松散等问题。因此,为了丰富摘要语类的研究内容和视角,更为了提高国内英语专业硕士研究生的学术摘要写作的规范性,笔者将从语类视角对英语专业硕士研究生学术论文摘要语类特征进行细致的研究。本研究的研究问题主要有叁个:一是英语专业硕士研究生学术论文摘要语类结构特征如何?A、B、C叁类摘要文本的语类结构差异情况如何?二是英语专业硕士研究生学术论文摘要语言特征如何?A、B、C叁类摘要文本的语言特征差异情况如何?叁是如何从语类特征的视角促进硕士研究生摘要写作的结构完整性和语言规范性?针对研究问题,本研究采用语类分析方法分析摘要的宏观、微观结构特征和语言特征。本研究基于CNKI的优秀硕士论文全文数据库选取40篇学术论文摘要,论文专业为外国语言学及应用语言学,并依据2107年全国第四轮学科评估结果对外国语言文学划分的标准对本研究的摘要文本进行A、B、C叁层分组,每层分别为14篇、13篇和13篇。之后采用Bhatia提出的IMRC(导言—方法—结果—结论)模式,从语类的宏观结构、微观结构和语言特征如模糊限制语、动词时态和第一人称代词出发,并应用文本分析研究法和比较研究法来分析摘要在这些方面呈现的特征和差异性,最终分析其原因。研究表明:英语专业硕士研究生学术论文摘要语类结构与IMRC模式基本一致,而且大部分文本采用3语步或4语步模式。但是,叁类文本中标准的4语步摘要数量均不多,是因为大部分摘要文本忽略语步4的交际目的和作用。此外,A类和B类在语步1的步骤1和步骤2的使用频率要高于C类,由此可以看出C类的研究背景意识和对以往研究的批判能力和水平偏低。在语步2的各个步骤使用情况中,B类是最少的,A类最多,是因为B类的摘要文本对研究语料的阐释和研究方法的描述能力不够,至少在叁类中是较差一些的。叁类摘要的语步3没有差异。值得注意的是,叁类摘要文本大多都会忽略语步4,其出现频率在四个语步中也是最低的,仅为60.00%,是因为他们大多数没有结论意识,对结构的评价和讨论能力还不够,直接将实验结果作为摘要的结束。在语言特征方面,模糊限制语在语步1的出现频率最高,而叁类摘要文本在模糊限制语的使用上没有太大的差别。动词时态的使用上,叁类摘要文本都大量使用一般现在时,较少使用过去时和完成时。第一人称代词复数的使用频率远高于其单数,A类摘要中第一人称代词使用频数是最多的。本研究还依据研究结果尝试性地提出了英文学术论文摘要的写作指导框架,希望能够帮助硕士研究生更好地理解论文摘要语类特征,以期提高其学术论文摘要写作的能力。本研究通过对学术论文摘要的语类结构特征和语言特征进行研究,以及对叁类摘要文本的语类结构和语言特征进行对比分析,得出了英语专业硕士研究生学术论文摘要的结构特点和语言使用特征,归纳出其摘要写作的特有的规律和方式。希望对国内学者和毕业生们在摘要语类写作的组织结构和语言使用策略上有所帮助,并对学术写作教学有一定的启示。本研究的局限性在于只是对外国语言学及应用语言学这一个学科进行研究,这会造成对语类跨学科对比研究的缺失。那么,接下来的研究就需要对语言学和其他学科进行对比分析。同时在以后的研究中,会尝试采用不同的分析方法来互相弥补不足以获得对摘要这一语类更详细全面的理解。(本文来源于《哈尔滨师范大学》期刊2019-05-01）
秦晓霞[8]（2019）在《基于多类特征和深度学习的Android恶意应用检测系统》一文中研究指出随着智能设备的不断发展,Android系统有着越来越高的市场份额。各类安卓应用市场快速发展,但由于Android系统的开放性以及较弱的应用的监管手段,催生了数量惊人的恶意应用。目前有很多研究聚焦于安卓恶意应用的识别。其中基于机器学习的方法主要收集的特征有权限、组件和Java代码信息等,由于Android应用中原生代码反编译和分析的难度较高,几乎所有研究都将焦点放在Java代码层面上,而忽略了对Native层代码的分析。本研究想要解决目前安卓恶意应用检测工具不检测Native代码,不能分析原生库文件的安全性的问题,提出了一种基于多类特征和深度学习的Android恶意应用检测工具。该工具纳入了叁个层面的特征,首先是Manifest.xml文件中的Permission特征,其次是Java层中Smali代码中的API调用特征,最后是Native层中的API调用特征,构建了完整的Jave层和Native层特征信息,可以准确反映程序的行为特性,也能够有效检测出将恶意行为隐藏于Native层的恶意应用。具体工作如下:1)针对应用原生层的Native代码,设计相应的算法,将Native层api特征纳入特征集范围,同时通过Native特征与权限特征的结合,Native特征与Java层API特征的结合所达到的精度提升证明了Native特征的有效性。2)整合所有的特征与深度信念网络算法,实现了一个完整的Android恶意应用检测系统。构建了包含5442个恶意应用和5215个正常应用的总共10657个数据集,由DBN算法进行训练,全特征集的检测精度高达98.71%,漏报率仅0.7%,同时进行详细的实验结果分析和时间统计,并与机器学习算法和现有工作进行对比。3)通过基于随机森林的特征选择算法压缩特征集数目,在保证分类精度的基础上减少了训练时间,压缩特征集后的训练时间仅为4分钟左右,生成更为轻量级的恶意应用检测工具。(本文来源于《中国科学技术大学》期刊2019-04-19）
曹婷婷,马媛媛,黎茂稳,李志明,吴世强[9]（2019）在《江汉盆地潜江凹陷潜叁段盐间烃类特征及其指示意义》一文中研究指出利用岩石热解与色谱-质谱分析方法对江汉盆地潜江凹陷潜叁段页岩层系进行分子地球化学特征研究后发现,潜叁段下部10韵律与11韵律层系在热解参数和分子地球化学方面具有明显差异。其中,10韵律层系岩石热解具有游离烃(S1)高、有机碳(TOC)含量高,而热解烃峰值温度(T_(max))低的特征,生物标志物参数表现出C_(29)甾烷异构化参数(S/(S+R)、ββ(αα+ββ))高,C_(35)升藿烷优势,反映成熟烃源岩的特征; 11韵律层系具有S1低、TOC含量低,而T_(max)高的特征,生标参数表现出C_(29)甾烷S/(S+R)低,呈未熟烃源岩的特征。综合考虑到地质因素的作用,认为潜叁段10韵律存在侧向运移的烃类浸染,而其下部的11韵律则反映了源岩自身的地化特征。(本文来源于《西安石油大学学报(自然科学版)》期刊2019年02期）
舒敬东[10]（2019）在《从“体类特征”入手鉴赏诗词》一文中研究指出2018年高考全国卷中的古代诗歌阅读题有两道：一道为选择题，分值3分；另一道为主观题，分值6分。令人遗憾的是，考生的两道题得分并不高，究其原因，考生看诗歌内容多是“雾里看花”。要鉴赏诗词，首先要了解诗词的“体类特征”。诗词的语言不同于散文语言，(本文来源于《语言文字报》期刊2019-03-22）
类特征论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
以杜甫诗歌中诗题带有歌、行、叹、哀、吟、引、谣、曲等字样、七言为主体句式、常见叁平尾者划为歌行(共87首),在与杜甫律诗的对比中,可以确认杜甫歌行的体类特征主要有以下几方面。一是杜甫歌行体诗无声律限制,多数采用自然音节,尽可能回避律句。二是押韵形式多样化,绝大多数作品使用两个及以上的韵部押韵(71首)。1.大多数作品平韵仄韵兼用,而且其中部分作品平韵仄韵互转;转韵作品中,每个押韵单元的句数不等,少则2句或4句,多则12句,最多者19句,灵活机动,以表意为主;每个单元的第一句以入韵为常例,如果使用入声韵,则往往邻韵通押,甚至混押。2.通首只用一个韵部(14首),以用平声韵为主,上声韵次之,去声、入声韵又次之。3.通首采用邻韵通押者,只有2首。叁是多数作品有意回避对仗,出现较多词性虽同而声调未反的情况。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
类特征论文参考文献
[1].张连文.强势最简论下语段加标与辖域效应及语类特征解释[J].外国语文.2019
[2].吴淑玲,韩成武.杜甫歌行体诗的体类特征[J].南都学坛.2019
[3].张鲁洋,秦波,赵文军,李宏,张建强.基于两类特征与AFSA优化SVM的滚动轴承故障诊断研究[J].机械强度.2019
[4].钟君焐,邓朝晖,石洋东,刘伟.基于BP神经网络的槽类特征铣削加工方案决策和刀具优选[J].机械制造与自动化.2019
[5].刘威.基于多类特征深度学习的高分辨率遥感影像分类[D].北京建筑大学.2019
[6].李璐玮.饮用水中醛类特征嗅味物质的氧化去除技术研究[D].北京建筑大学.2019
[7].韩颖.英语专业硕士研究生学术论文摘要语类特征研究[D].哈尔滨师范大学.2019
[8].秦晓霞.基于多类特征和深度学习的Android恶意应用检测系统[D].中国科学技术大学.2019
[9].曹婷婷,马媛媛,黎茂稳,李志明,吴世强.江汉盆地潜江凹陷潜叁段盐间烃类特征及其指示意义[J].西安石油大学学报(自然科学版).2019
[10].舒敬东.从“体类特征”入手鉴赏诗词[N].语言文字报.2019
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