导读:本文包含了认知过程模型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:认知,过程,模型,图式,语义,理论,表征。
认知过程模型论文文献综述
高洪洋[1]（2017）在《开展以阅读认知过程模型为指导的教学——以《牛津高中英语》模块二An adventure in Africa为例》一文中研究指出以阅读认知过程模型为指导开展的高中英语阅读教学,就是通过输入丰富的背景知识,提供学习中的评价,开展批判性阅读,促进学生阅读理解能力、元认知水平和思辨能力的发展。(本文来源于《江苏教育》期刊2017年51期）
张俊[2]（2016）在《基于人类认知过程的文本语义理解模型（HTSC）及构建方法研究》一文中研究指出随着网络的迅速发展,网络中的文本信息呈现海量、快速、多样、稀疏的特征,从而使得网络用户经常出现迷航现象。在此情况下,我们需要一种面向机器的文本语义理解方法来辅助人们高效地组织、管理这些大规模网络文本信息,进而为人们提供优质的网络服务。但是,目前的机器文本语义理解方法存在以下问题,包括:(1)人类文本语义表达能力与机器文本语义理解能力之间存在较大鸿沟;(2)机器文本语义理解复杂性与网络文本数据海量性之间的矛盾;(3)机器的文本语义理解过程缺乏背景知识指导。针对上述叁个问题,本文提出了基于人类认知过程的文本语义理解HTSC模型,本模型的基本思想为“认知框架+轻量级算法实现”,通过模拟人类的认知过程,以使机器文本语义理解结果更符合人类的认知结果,从而解决问题(1);通过轻量级的算法实现,以使本模型能够适应、处理大规模的网络文本环境,从而解决问题(2);在认知框架下,通过当前文本语义与背景知识间循环往复的动态理解过程,以从全局的角度来理解文本语义,从而解决问题(3)。本文具体研究以下内容:1.基于人类的记忆认知过程和文本信息加工过程理论,提出由感觉记忆、知觉关联记忆、工作记忆、短期情景记忆和长时记忆等几部分构成的文本语义理解HTSC模型,为面向机器的文本语义理解提供框架指导。2.在HTSC模型总体框架基础上,提出了HTSC模型中各个记忆系统下的文本语义表征方法,从而为机器的文本语义理解提供理论载体,包括:基于课文多水平表征理论,提出基于工作记忆的文本语义表征方法;基于关键词、篇章、话题叁层文本语义网络,提出HTSC模型中基于短期情景记忆和长时记忆的文本语义表征方法;基于人类概念学习过程,提出文本语义幂级数表征方法。3.在语言学配价理论的基础上,提出了词之间语义关系的挖掘方法,避免了传统关联规则挖掘方法语义信息低下、挖掘效果参数依赖性高的缺陷,为机器文本语义理解中语义关系的发现提供了可能,包括:基于配价理论以及句子压膜理论,提出文本中动词依赖集挖掘方法;在动词依赖集基础上,结合关联规则挖掘方法,提出词之间原子语义关系挖掘方法;基于词之间原子语义关系,并结合文本中动词依赖集,提出词之间具体语义关系挖掘方法。4.在人类认知过程的基础上,提出了面向机器的文本语义动态理解过程,以使得机器的文本语义理解更符合人类的认知结果,包括:基于连通图理论,对文本语义连贯范式进行形式化定义;基于文本语义连贯范式,提出当前文本语义中激活线索的产生方法;基于语义链网络,提出背景知识激活方法以及融合方法。5.基于人类概念学习过程中的复杂度度量理论,提出了文本理解的复杂度度量方法,从而为不同层次用户提供个性化服务提供了可能,包括:基于概念代数复杂度度量,提出文本代数复杂度ACT;通过分析文本语义理解复杂度的影响因子,提出关键词及其之上关联关系的复杂度度量方法;基于关键词及其之上关联关系复杂度,提出文本代数复杂度改进方法,包括扩展型文本代数复杂度EACT和泛化型文本代数复杂度GEACT。6.基于HTSC模型及其之上的复杂度度量方法,研究与开发了两个应用演示系统:基于认知过程的智能交互系统和基于复杂度度量的搜索演示系统,从而为本文提出的HTSC模型提供了真实、合理的应用场景。本文以基于人类认知过的文本语义理解模型研究为突破,探索建立面向机器文本语义理解的理论与方法体系,进一步从理论上研究了文本语义的表征方法、词之间语义关系发现方法、当前文本语义与背景知识的动态交互方法,以及复杂度度量方法等。本研究成果能够直接应用于语义搜索、个性化推荐、用户关系发现、网络舆情监测等方面。(本文来源于《上海大学》期刊2016-06-01）
王丽雅[3]（2016）在《社会化信息搜寻认知过程模型构建及实证研究》一文中研究指出随着互联网的迅速发展,网络的使用已逐渐渗透到用户的生活和工作的各个方面。人们可以通过信息系统平台查找获得自已想要的信息。在传统的信息检索系统中,人们往往把关注点放在检索技术和算法上,以及如何帮助用户更好地提供匹配关键词的信息。然而,用户搜索的背景和目的有不同。传统的信息检索系统不能满足用户的要求。社会化媒体,社会化问答系统等社会化搜寻平台的出现,用户不再局限于“人-机”交互模式。用户借助交友、合作、分享、沟通和发布内容等社会服务,可以快速准确地查找信息,以满足他们的需求。这种通过人与人之间沟通协作,完成个性化检索的服务逐渐形成“人-人”交互模式。人们开始关注面向用户的社会化信息搜寻系统。大多数对社会化信息搜寻系统的研究是从宏观角度探讨,例如用户的检索行为方面。本论文从微观角度探讨用户使用社会化信息搜寻平台中的认知结构和认知过程。论文首先介绍了目前国内外社会化信息搜寻研究的相关内容,包括社会化信息搜寻的概念,结构内容(动机,用户类型,内容和过程),社会化信息搜寻的形式和用户行为特点等;介绍了认知科学和认知结构的相关内容,区分了信息行为、信息搜寻行为、信息搜索行为的范围,进而确定了本文中社会化信息搜寻模型的讨论范围。论文梳理信息搜寻模型研究发展的叁个阶段,并介绍了一些已有的着名的信息搜寻模型。然后,论文从认知角度出发,结合已有的信息搜寻行为模型,提出了基于认知角度的社会化信息搜寻过程模型,并分析了模型中的属性和特点。模型将社会化信息搜寻分为叁部分。分别为搜索前,搜索中和搜索后。模型以用户是否开始在信息检索系统中输入关键词检索作为判断搜索前和搜索中的分界点。用户的社会化信息搜寻行为在搜索前便已产生了,模型在这部分展示了用户搜寻的动机,问题定义和需求表达这3个方面的内容。搜索中主要展示了用户在社会化信息搜索过程中认知特点和行为变化。搜索后主要介绍了用户在获得检索结果后对检索结果内容的处理情况和认知结构变化。接着,论文设计调查问卷,通过设置情境来获得用户行为数据。通过对实验数据的描述性分析,验证社会化信息搜寻认知过程模型是否符合用户使用社会化信息搜寻平台的真实情况;通过因子分析和Cronbach的一致性检验,验证问卷数据的效度和信度;通过方差分析,分析用户在性别,年龄,职业类型,受教育程度等因素对社会化信息搜寻认知过程的影响。本论文的贡献在于:整理社会化信息搜寻以往的研究内容,从多个角度介绍社会化信息搜寻内容;从微观角度分析用户使用社会化信息搜寻平台时的认知结构特点,进而为完善社会化信息检索系统提供一些想法,有助于社会化信息搜寻平台更好地为用户提供个性化服务。(本文来源于《南京大学》期刊2016-05-27）
黄宝燕[4]（2016）在《基于类推模型的隐喻思维在语言认知过程中的研究》一文中研究指出本文从隐喻理论的相似性比较和语境作用角度,运用逻辑范畴的类推模型探讨隐喻思维在现实中的认知价值。采用文献方法和逻辑范畴论证的方法,归纳出两个义项范畴相似性的同质类推、语义反常的异常类推、不同范畴种属的错置类推和心理重组的转换类推四种模型,它们的共同特点是回归隐喻思维的本质——创造相似性,其作用有助于受众理解隐喻的含义,使隐喻具有生命力。本文通过对四种类推模型的分析研究,进一步论证具有创造相似性的隐喻思维在推动社会生活进步中的认知价值。(本文来源于《外语与翻译》期刊2016年01期）
丁志坤,韩卫梅,江双龙,李婷[5]（2015）在《基于TRIZ理论的建筑技术创新团队认知过程模型研究》一文中研究指出揭示团队进行技术创新的认知规律,并用于指导创新实践,是提高团队创新能力的有效途径。该研究基于实验方法,以熟悉TRIZ理论的土木工程专业本科生为被试,收集在TRIZ理论指导下团队进行技术创新的口语报告数据,并利用质性分析中的扎根理论方法及借助NVIVO质性分析软件对口语报告数据进行探索性分析,构建团队技术创新的认知过程模型。研究成果为建筑业利用TRIZ理论解决创新问题提供了理论依据,丰富了建筑业技术创新认知理论研究成果。(本文来源于《西安建筑科技大学学报(社会科学版)》期刊2015年02期）
吴彪,许洪国,戴彤焱,王君祥[6]（2013）在《考虑驾驶员认知过程的高速公路施工区MVMS前置距离计算模型》一文中研究指出为提高高速公路施工区移动式可变信息标志设置的有效性,从认知心理的角度分析驾驶员对移动式可变信息标志的视认性。根据交通信息调查统计数据,分析驾驶员养护施工信息需求;基于驾驶员认知特性,建立高速公路施工区移动式可变信息标志的认知模型,推导出施工区移动式可变信息标志前置距离计算模型。研究结果表明,高速公路施工区移动式可变信息标志的最小安全前置距离约为330m。(本文来源于《交通信息与安全》期刊2013年02期）
王湘玲,胡珍铭[7]（2011）在《口译认知过程中信息处理模型的图式诠释》一文中研究指出基于释意学派口译理论和图式的信息处理模式,分别从宏观和微观两个层面构建了口译信息处理图式模型,旨在用图式揭示口译认知过程中译员的信息处理机制。研究表明,口译过程中译员的背景知识图式不断地被外界刺激层层激活,在自下而上和自上而下的信息处理模式中存储信息、提取信息,完成口译过程中理解、表达以及介于两者之间的意义形成等一系列操作过程。(本文来源于《湖南大学学报(社会科学版)》期刊2011年05期）
孔高峰,刘兴梅,潘汉忠[8]（2011）在《基于消费者认知过程模型的联想品牌架构分析》一文中研究指出以消费者认知过程模型为工具,以分类理论为基础,完整地剖析了联想现有的品牌架构所引起的消费者认知混乱,以及由此给联想集团带来的品牌个性模糊、品牌核心价值的丧失、各品牌之间日益严重的"蚕食效应"等负面影响。最后,提出通过重整品牌架构等措施来消除消费者认知层面的冲突,以期最大限度地发挥各个层次品牌的协同作用。(本文来源于《东方企业文化》期刊2011年12期）
袁辉,徐剑[9]（2011）在《从Flower和Hayes的写作认知过程模型看学习者外语写作中的翻译行为》一文中研究指出对学习者外语写作中翻译行为的研究形成了两类对立的观点。从Flower和Hayes的写作认知过程模型出发,对比分析了一语写作与外语写作过程中的语内、语际翻译行为,指出对外语写作中翻译行为的不同态度,源自相对主义与普遍主义语言世界观的差异。提出外语写作中的语际翻译行为具有合法性和合理性,应当建立评估外语写作翻译行为的多元分级标准。(本文来源于《天津外国语大学学报》期刊2011年03期）
鲍永,李环[10]（2011）在《“五阶段”模型浅析高中学生物理认知过程》一文中研究指出高中物理教学实践表明:笼统把握高中生认知发展年龄段特征是不充分的;文章基于对认知理论的粗浅梳理,建立了高中学生物理认知过程的"五阶段"模型。(本文来源于《成功(教育)》期刊2011年02期）
认知过程模型论文开题报告
（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：
随着网络的迅速发展,网络中的文本信息呈现海量、快速、多样、稀疏的特征,从而使得网络用户经常出现迷航现象。在此情况下,我们需要一种面向机器的文本语义理解方法来辅助人们高效地组织、管理这些大规模网络文本信息,进而为人们提供优质的网络服务。但是,目前的机器文本语义理解方法存在以下问题,包括:(1)人类文本语义表达能力与机器文本语义理解能力之间存在较大鸿沟;(2)机器文本语义理解复杂性与网络文本数据海量性之间的矛盾;(3)机器的文本语义理解过程缺乏背景知识指导。针对上述叁个问题,本文提出了基于人类认知过程的文本语义理解HTSC模型,本模型的基本思想为“认知框架+轻量级算法实现”,通过模拟人类的认知过程,以使机器文本语义理解结果更符合人类的认知结果,从而解决问题(1);通过轻量级的算法实现,以使本模型能够适应、处理大规模的网络文本环境,从而解决问题(2);在认知框架下,通过当前文本语义与背景知识间循环往复的动态理解过程,以从全局的角度来理解文本语义,从而解决问题(3)。本文具体研究以下内容:1.基于人类的记忆认知过程和文本信息加工过程理论,提出由感觉记忆、知觉关联记忆、工作记忆、短期情景记忆和长时记忆等几部分构成的文本语义理解HTSC模型,为面向机器的文本语义理解提供框架指导。2.在HTSC模型总体框架基础上,提出了HTSC模型中各个记忆系统下的文本语义表征方法,从而为机器的文本语义理解提供理论载体,包括:基于课文多水平表征理论,提出基于工作记忆的文本语义表征方法;基于关键词、篇章、话题叁层文本语义网络,提出HTSC模型中基于短期情景记忆和长时记忆的文本语义表征方法;基于人类概念学习过程,提出文本语义幂级数表征方法。3.在语言学配价理论的基础上,提出了词之间语义关系的挖掘方法,避免了传统关联规则挖掘方法语义信息低下、挖掘效果参数依赖性高的缺陷,为机器文本语义理解中语义关系的发现提供了可能,包括:基于配价理论以及句子压膜理论,提出文本中动词依赖集挖掘方法;在动词依赖集基础上,结合关联规则挖掘方法,提出词之间原子语义关系挖掘方法;基于词之间原子语义关系,并结合文本中动词依赖集,提出词之间具体语义关系挖掘方法。4.在人类认知过程的基础上,提出了面向机器的文本语义动态理解过程,以使得机器的文本语义理解更符合人类的认知结果,包括:基于连通图理论,对文本语义连贯范式进行形式化定义;基于文本语义连贯范式,提出当前文本语义中激活线索的产生方法;基于语义链网络,提出背景知识激活方法以及融合方法。5.基于人类概念学习过程中的复杂度度量理论,提出了文本理解的复杂度度量方法,从而为不同层次用户提供个性化服务提供了可能,包括:基于概念代数复杂度度量,提出文本代数复杂度ACT;通过分析文本语义理解复杂度的影响因子,提出关键词及其之上关联关系的复杂度度量方法;基于关键词及其之上关联关系复杂度,提出文本代数复杂度改进方法,包括扩展型文本代数复杂度EACT和泛化型文本代数复杂度GEACT。6.基于HTSC模型及其之上的复杂度度量方法,研究与开发了两个应用演示系统:基于认知过程的智能交互系统和基于复杂度度量的搜索演示系统,从而为本文提出的HTSC模型提供了真实、合理的应用场景。本文以基于人类认知过的文本语义理解模型研究为突破,探索建立面向机器文本语义理解的理论与方法体系,进一步从理论上研究了文本语义的表征方法、词之间语义关系发现方法、当前文本语义与背景知识的动态交互方法,以及复杂度度量方法等。本研究成果能够直接应用于语义搜索、个性化推荐、用户关系发现、网络舆情监测等方面。
（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。
认知过程模型论文参考文献
[1].高洪洋.开展以阅读认知过程模型为指导的教学——以《牛津高中英语》模块二AnadventureinAfrica为例[J].江苏教育.2017
[2].张俊.基于人类认知过程的文本语义理解模型（HTSC）及构建方法研究[D].上海大学.2016
[3].王丽雅.社会化信息搜寻认知过程模型构建及实证研究[D].南京大学.2016
[4].黄宝燕.基于类推模型的隐喻思维在语言认知过程中的研究[J].外语与翻译.2016
[5].丁志坤,韩卫梅,江双龙,李婷.基于TRIZ理论的建筑技术创新团队认知过程模型研究[J].西安建筑科技大学学报(社会科学版).2015
[6].吴彪,许洪国,戴彤焱,王君祥.考虑驾驶员认知过程的高速公路施工区MVMS前置距离计算模型[J].交通信息与安全.2013
[7].王湘玲,胡珍铭.口译认知过程中信息处理模型的图式诠释[J].湖南大学学报(社会科学版).2011
[8].孔高峰,刘兴梅,潘汉忠.基于消费者认知过程模型的联想品牌架构分析[J].东方企业文化.2011
[9].袁辉,徐剑.从Flower和Hayes的写作认知过程模型看学习者外语写作中的翻译行为[J].天津外国语大学学报.2011
[10].鲍永,李环.“五阶段”模型浅析高中学生物理认知过程[J].成功(教育).2011
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