导读:本文包含了短时记忆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:记忆,通流,视觉,车流量,维度,网络,针灸。
短时记忆论文文献综述
曲宁,张曼宇[1]（2019）在《音乐特质对大学生短时记忆影响的实证研究》一文中研究指出在音乐心理学实验研究中,音乐特质对实验的影响一直是研究者们关注的方向之一。本研究将音乐进行客观筛选后按照自变量双因素分析来进行分类,通过再认任务的方式去探究背景音乐对人类短时记忆的影响。结果表明大学生在慢速的音乐下,短时记忆效果较好于快速组和对照组。(本文来源于《教育教学论坛》期刊2019年41期）
欧阳莉,王彪灌[2]（2019）在《针灸对脑瘫患儿短时记忆功能、视力及脑电图的影响》一文中研究指出目的:探讨针灸对脑瘫患儿短时记忆功能、视力及脑电图的影响。方法:选取四川省达州市中西医结合医院康复医学科2018年1月至2019年1月收治的110例脑瘫患儿,性别不限,年龄6～12岁。按随机数字表法,分为常规治疗组和联合针灸组,每组55例。常规治疗组行常规治疗,包括药物治疗和手法治疗,联合针灸组在常规治疗的基础上行针灸治疗。治疗3个月后对比两组患儿短时记忆功能、视力、治疗有效率及脑电图的变化。其中短时记忆功能以脑瘫儿童综合功能评定表中的认知部分评定,视力功能以标准视力表测定,治疗有效率以脑瘫儿童综合功能评定表总分变化进行评定。治疗中观察两组不良反应。结果:治疗3个月后,联合针灸组患儿短时记忆功能得分为(12.2±2.1)分,视力水平为(4.8±0.3),常规治疗组短时记忆功能得分为(9.2±2.3)分,视力水平为(4.5±0.2),差异均具有统计学意义(t=18.054、13.225,P=0.013、0.026)。治疗后,联合针灸组脑电图异常率为21.8%(12/55例),常规治疗组为52.7%(29/55例),差异具有统计学意义(P<0.05)。联合针灸组有效率明显高于常规治疗组(94.5%比72.7%,x~2=12.259,P=0.034)。两组患者治疗过程中均未见明显不良反应。结论:针灸可以提升脑瘫患儿短时记忆功能及视力水平,并降低脑电图异常率。(本文来源于《现代电生理学杂志》期刊2019年03期）
张西珠,薛延东,张泓,马一航[3]（2019）在《基于人体疲劳的短时记忆变化研究》一文中研究指出针对人体疲劳对短时记忆力影响的问题,在不同条件下,设计不同的识读字母、字符以及变换色片等方案,利用人体疲劳时短时记忆力所表现出的记忆力混乱、出错率增加的表征量,采用控制变量法,分析在人体出现疲劳时对其出现识读混乱和错误的原因,提出人体在达到体力和脑力疲劳状态时,对有色光源、左右眼、作息制度、模拟环境、氧气浓度等多因素条件下的测试方案。得出人体在体力、脑力、不同环境下的最佳记忆力时间段的结论。旨在减少人体单调作业时,由于短时记忆差错而引发的事故;同时也为提高短时记忆效率提出建议。(本文来源于《科技经济导刊》期刊2019年24期）
高梦琦,昌锡铭,王欢[4]（2019）在《基于小波分解和长短时记忆网络的地铁进站量短时预测》一文中研究指出针对城市地铁车站进站客流量短时预测问题,提出了小波分解和长短时记忆网络(LSTM)相结合的组合预测模型,小波分解和重构可以有效处理数据的波动性,长短时记忆网络可以学习时序信息。以北京地铁西直门站为实例,实现了组合模型对进站量的预测,发现本方法能够得到比较准确的预测效果,平均绝对百分误差为5.48%,与单独使用LSTM和经验模态分解与LSTM结合这两种方法相比分别下降了8.59%和2.94%,表明本方法有更好的预测精度。(本文来源于《山东科学》期刊2019年04期）
刘芳[5]（2019）在《语音短时记忆对英语听力理解的影响研究》一文中研究指出本文通过听力广度任务测试和听力理解测试,定性分析语音短时记忆对英语听力理解的影响,并根据短时记忆的特点,提出了提高语音短时记忆的有效方法,可以指导教学,从而提升英语听力理解能力。(本文来源于《作家天地》期刊2019年14期）
宋予佳,张健,邢珺[6]（2019）在《基于长短期记忆网络构建短时车流预测模型》一文中研究指出为了准确地预测短期高速公路车流量,从而有利于最优路径规划,基于高速公路大数据积累,以及基于神经网络机器学习技术的发展,构建了基于长短期记忆网络构建短时车流预测模型,并对关键参数的设置进行优化,提出模型求解算法。通过杭金衢高速新岭隧道段数据进行案例分析,模型预测精度高于传统时间序列模型,为今后高速公路运行管理提供可靠支撑。(本文来源于《公路》期刊2019年07期）
罗梦芸[7]（2019）在《客体无关维度特征在视觉短时记忆的存储》一文中研究指出视觉客体在视觉短时记忆系统的存储涉及多种维度的特征整合,诸多研究者对此进行了卓有成效的探讨,发现客体无关维度特征的改变会对目标维度的记忆绩效产生干扰,信息在视觉工作记忆中以整合客体为单位进行存储。然而,脆弱视觉短时记忆这一新兴短时记忆系统的发现,为信息在视觉短时记忆阶段的存储提供了另一种存储通道,脆弱视觉短时记忆是基于客体和基于位置的特定存储,当新的视觉刺激(掩蔽)出现在相同位置且由与记忆项刺激性质相同的客体组成时,信息会被完全消除而无法进入,但对视觉工作记忆的存储并未产生影响,而无关维度变化干扰效应的消失则表明,客体的无关维度存储至脆弱视觉短时记忆中。尚未有研究基于无关维度干扰效应对客体无关维度特征在视觉短时记忆系统(视觉工作记忆和脆弱视觉短时记忆)的存储进行直接观察和比较。本研究将针对两种短时记忆存储系统的特性,采用变化觉察范式,考察不同掩蔽类型和不同时间间隔对无关维度干扰效应的影响,以推论客体无关维度特征的存储位置。本研究共包含两个部分:第一部分研究采用变化觉察范式,首先,针对脆弱视觉短时记忆的存储特性,采用模式掩蔽作为干扰材料,考察其对无关维度变化干扰效应的影响,进而推测无关维度特征在视觉短时记忆阶段的存储(实验1a)。其次,采用典型掩蔽作为干扰材料,通过设置组间实验对比组,将两种掩蔽类型条件下的无关维度干扰效应进行对比,验证巩固实验1a的结果(实验1b)。第二部分通过操纵和控制记忆项和掩蔽项之间的时间间隔(ISI分为Oms和150ms两种条件),进一步考察不同的ISI对无关维度干扰效应的影响,对客体无关维度特征存储在视觉工作记忆还是脆弱视觉短时记忆,进行直接比较。通过实验,本研究得出以下主要结论:不同类型的掩蔽和时间间隔会对视觉客体在视觉短时记忆系统的存储产生影响,客体无关维度特征存储至视觉工作记忆而非脆弱视觉短时记忆。(本文来源于《浙江大学》期刊2019-06-01）
付晓涵[8]（2019）在《中英流行音乐对大学生中英文词汇短时记忆的影响》一文中研究指出无关言语效应是指与记忆任务无关的言语刺激对视觉呈现的记忆任务产生干扰的现象。人们的生活工作与学习都脱离不了周围环境带来的影响。当下大学生倾向于在学习过程中听流行音乐,以掩盖外界环境的噪音干扰,或者营造自己习惯的学习氛围,却忽视了与学习无关的流行音乐背景对学习内容造成的干扰。目前有关无关言语效应的研究主要集中于无关言语效应的发生机制与影响因素等方面。无关言语效应的内容干扰假设与状态变化假设是当下应用较广的理论模型,但国内外针对无关言语效应的发生机制是源于认知任务的内容相似性还是加工过程中语音材料对视觉材料的干扰尚无定论。为了探究无关言语的熟悉性与呈现位置对于词汇记忆任务的影响,考察视觉记忆任务的难易度与无关言语熟悉性的交互作用,进一步充实无关言语效应的理论模型,设计了两个研究。研究一使用中英文流行音乐作为背景音乐材料,探讨不同呈现位置的中英文流行音乐对高熟悉度中英文词汇记忆的影响;研究二在研究一的基础上,使用相同的中英文流行音乐材料作为背景音乐,变换中英文词汇材料的难度,使用低熟悉度的中英文字词作为识记材料,探究不同呈现位置的中英文流行音乐对低熟悉度中英文字词材料识记表现的影响。结果显示:在无背景音乐的条件下,被试的任务表现最好。使用中英文流行音乐作为背景音乐时,流行音乐歌词的熟悉度会对无关言语效应产生影响。而视觉认知任务的难易度比无关言语的熟悉性更能影响无关言语效应的干扰效果。背景音乐的呈现位置对视觉认知任务产生影响,在认知任务的全过程呈现背景音乐时,无关言语效应的干扰程度最大。相比于无关言语效应的内容干扰假设,本研究更倾向于支持过程干扰假设。(本文来源于《云南师范大学》期刊2019-05-22）
郑会杰,黄丕兰,黄金康[9]（2019）在《情节连续性彩色绘本促进幼儿短时记忆发展》一文中研究指出在进行绘本阅读时，幼儿需要有意地接受信息、重组信息，并在反复阅读时利用一定的记忆策略提取相关信息。绘本故事的情节引导着幼儿自发地对故事中人物间的相互关系、情节中的逻辑关系、前后因果关系等进行判断和推理，从而使他们的逻辑思维得到发展。“绘本”一词(本文来源于《中国社会科学报》期刊2019-04-15）
薛泽龙[10]（2019）在《基于多模型长短时记忆和时空关联的短时交通流预测》一文中研究指出随着汽车逐渐成为主要的交通运输工具,城市交通拥堵问题日益严重。为了改善交通状况,智能交通系统(ITS)的作用越来越受到重视。在此系统中,准确实时的短时交通流预测能够作为车流引导的重要依据。因此,寻找合适的方法预测短时间后的交通流变化情况成为了研究热点。多年来许多方法都被尝试应用于交通流预测领域,其中大部分的方法都是基于单一的模型,并且只根据某一观测结点的历史交通流观测值,预测该观测结点下一时刻的交通流变化。然而,交通流是一种具有非线性、随机性、空间关联性的数据,包含多种组成成分,这使得单一模型和忽视时空信息的方法预测效果存在瓶颈。针对这两个问题,本文提出了基于多模型长短时记忆递归神经网络(Long Short-Term Memory Recurrent Neural Networks,LSTM)和基于时空关联长短时记忆递归神经网络的两种短时交通流预测方法。多模型LSTM的基本思想是对交通流数据做适当的分类,再根据不同类别数据建立对应的预测子模型。通过对每个交通流量数据样本提取一个特征,用于进行K-Means聚类,使数据样本自适应的分为具有不同变化趋势的两类,再针对这两类数据样本训练出对应的LSTM预测子模型。同时,还需要用这两类数据训练出一个K近邻算法构成的分类器,以满足实际应用场景中对交通流进行实时在线预测的需求。时空关联LSTM则是利用了待预测结点与其上游和下游若干观测结点的空间关联关系,将所有结点观测到的交通流量数据作为输入样本。在每一时刻都需要求待预测结点的样本与其他观测结点样本的相关系数,并以此作为LSTM输入层的权重系数。这一模型训练方式不仅能够实时自适应的调整不同观测结点对于待预测结点的影响权重,还能使我们观察出交通路网中哪些结点更具重要性。本文以美国加州道路性能评估系统采集的交通流量作为实验数据,以平均绝对百分比误差和均方根误差作为评价标准,对比多种主流预测模型与本文所提出两种模型的预测准确率。实验表明,本文的两种预测模型都具有更好的预测效果,并且将两种模型进行融合还能进一步提升预测准确率。(本文来源于《华南理工大学》期刊2019-04-10）
短时记忆论文开题报告
（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：
目的:探讨针灸对脑瘫患儿短时记忆功能、视力及脑电图的影响。方法:选取四川省达州市中西医结合医院康复医学科2018年1月至2019年1月收治的110例脑瘫患儿,性别不限,年龄6～12岁。按随机数字表法,分为常规治疗组和联合针灸组,每组55例。常规治疗组行常规治疗,包括药物治疗和手法治疗,联合针灸组在常规治疗的基础上行针灸治疗。治疗3个月后对比两组患儿短时记忆功能、视力、治疗有效率及脑电图的变化。其中短时记忆功能以脑瘫儿童综合功能评定表中的认知部分评定,视力功能以标准视力表测定,治疗有效率以脑瘫儿童综合功能评定表总分变化进行评定。治疗中观察两组不良反应。结果:治疗3个月后,联合针灸组患儿短时记忆功能得分为(12.2±2.1)分,视力水平为(4.8±0.3),常规治疗组短时记忆功能得分为(9.2±2.3)分,视力水平为(4.5±0.2),差异均具有统计学意义(t=18.054、13.225,P=0.013、0.026)。治疗后,联合针灸组脑电图异常率为21.8%(12/55例),常规治疗组为52.7%(29/55例),差异具有统计学意义(P<0.05)。联合针灸组有效率明显高于常规治疗组(94.5%比72.7%,x~2=12.259,P=0.034)。两组患者治疗过程中均未见明显不良反应。结论:针灸可以提升脑瘫患儿短时记忆功能及视力水平,并降低脑电图异常率。
（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。
短时记忆论文参考文献
[1].曲宁,张曼宇.音乐特质对大学生短时记忆影响的实证研究[J].教育教学论坛.2019
[2].欧阳莉,王彪灌.针灸对脑瘫患儿短时记忆功能、视力及脑电图的影响[J].现代电生理学杂志.2019
[3].张西珠,薛延东,张泓,马一航.基于人体疲劳的短时记忆变化研究[J].科技经济导刊.2019
[4].高梦琦,昌锡铭,王欢.基于小波分解和长短时记忆网络的地铁进站量短时预测[J].山东科学.2019
[5].刘芳.语音短时记忆对英语听力理解的影响研究[J].作家天地.2019
[6].宋予佳,张健,邢珺.基于长短期记忆网络构建短时车流预测模型[J].公路.2019
[7].罗梦芸.客体无关维度特征在视觉短时记忆的存储[D].浙江大学.2019
[8].付晓涵.中英流行音乐对大学生中英文词汇短时记忆的影响[D].云南师范大学.2019
[9].郑会杰,黄丕兰,黄金康.情节连续性彩色绘本促进幼儿短时记忆发展[N].中国社会科学报.2019
[10].薛泽龙.基于多模型长短时记忆和时空关联的短时交通流预测[D].华南理工大学.2019
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