导读:本文包含了序列学习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:序列,情态,时间,学习机,语料库,深度,显学。
序列学习论文文献综述
魏泽,许敏鹏,明东,穆思雨[1]（2019）在《节律性经颅交流电刺激对运动序列学习能力的影响》一文中研究指出目的探究经颅交流电刺激对脑电节律和认知功能的影响。方法 2017年12月,年轻健康志愿者60例均分为4组,分别采用20 Hz经颅交流电刺激行左侧运动皮层(C3)真/伪刺激或右侧初级运动皮层(C4)真/伪刺激,刺激前后受试者完成左/右手随机/规律按键4种手指序列按键任务,任务过程中采集脑电信号。观察反应时、正确率;脑电信号进行事件相关谱扰动多重差值分析。结果 C4真刺激后,受试者左手任务反应时缩短。结论右侧初级运动皮层20 Hz经颅交流电刺激能提高左侧肢体运动序列学习能力。(本文来源于《中国康复理论与实践》期刊2019年11期）
姜廷慈,李敬有,吕洪柱[2]（2019）在《基于学习行为时间序列相似性模型的研究》一文中研究指出以学习者学习行为为研究对象,提取了学习行为特征,构建了一组学习行为时间序列数据,提出了一种学习行为时间序列相似性模型;通过学习行为相似性模式的表示、度量和聚类,验证模型的有效性;结果表明,能够很好地对学习行为进行分类,对无效样本有效检验。(本文来源于《齐齐哈尔大学学报(自然科学版)》期刊2019年06期）
韩敬妹[3]（2019）在《小学生语文学习习惯序列化培养》一文中研究指出良好语文学习习惯的养成,需要顺应小学生的身心特点以及语文的学科规律,这样才能让学生取得理想的语文学习成绩。在小学阶段,教师要努力按照学习习惯的养成规律,从语文学习的低、中、高叁个阶段出发,每个阶段都有所侧重、针对性地序列化培养学生学习习惯,这样学生才能尽早养成好习惯、取得好成绩。(本文来源于《中华少年》期刊2019年33期）
陈秋珠,徐慧青,郑美妮[4]（2019）在《学前教育学生专业认同感与自主学习动机的关系:心理弹性和学习倦怠的序列中介效应分析》一文中研究指出为探究心理弹性与学习倦怠在学前教育学生专业认同感与自主学习动机之间的中介效应,本研究采用学前教育学生专业认同感问卷、自主学习动机问卷、心理弹性问卷和学业倦怠问卷,对不同培养层次的4所院校的404名二年级学前教育专业学生进行了调查研究,结果发现学前教育学生专业认同感、自主学习动机和心理弹性水平较高,学习倦怠水平较低;专业认同感既不直接降低学习倦怠,也不直接对自主学习动机产生明显的影响;专业认同感主要借助心理弹性的中介作用实现对自主学习动机的积极影响,包含两条相互交织的路径:一是"专业认同感—心理弹性—自主学习动机",二是"专业认同感—心理弹性—学习倦怠—自主学习动机"。研究表明,国家和社会应继续加大学前教育专业教学改革力度,鼓励学生自主学习;出台并落实提升幼儿园教师待遇的政策,增加学前教育专业的吸引力;加大对学前教育学生的心理健康关注力度,通过提升心理弹性,培养坚韧、积极、乐观向上的心态,降低学习倦怠水平,提升自主学习动机。(本文来源于《学前教育研究》期刊2019年10期）
曾雅雯[5]（2019）在《中国英语学习者与本族语者在书面语中的情态序列对比研究》一文中研究指出本研究采用语料库语言学方法,基于ETS(ETS Corpus of Non-Native Written English)及LOCNESS(Louvain Corpus of Native English Essays)语料库,比较中国学习者与本族语者在情态动词、情态序列及情态意义的使用特征。研究表明,中国学习者更倾向于使用形式较为简单的情态动词can、will、may,而本族语者则更好地掌握了could、would用法;有灵主语的序列A、C在中国英语学习作文中频率较高,而以无灵的词作为主语的序列B、D则本族语者作文中频繁出现;中国英语学习者过多使用以人称代词为主语的义务情态序列,静态动词使用单一且形式简单,而认识情态意义在本族语者作文中频率较高,静态动词种类使用丰富,完成时及被动语态出现的频率远高于中国英语学习者。(本文来源于《岳阳职业技术学院学报》期刊2019年05期）
邢玉,沈波,董良山,张敏婷,向源[6]（2019）在《小学生内隐与外显动作序列学习能力的发展性研究》一文中研究指出以6～12岁小学生为被试对象,采用双因素实验设计,探讨年龄和基本运动能力不同的小学生动作序列学习能力发展规律。84名6～12岁小学生被随机分入外显学习组、内隐学习组,对各组在序列学习阶段和序列巩固阶段的反应时、序列还原和序列识别的正确率进行测试,结束后进行基本运动能力测试。结果表明:在学习阶段,内隐序列学习能力和外显序列学习能力均存在年龄差异;在巩固阶段,内隐序列学习能力无年龄差异,外显序列学习能力存在年龄差异。在学习阶段,外显学习组的绩效总体上较强;而在巩固阶段,不同学习方式组的学习绩效增长趋势相似。基本动作能力与内隐序列学习能力、外显序列学习能力之间均无相关性,说明小学生的动作序列学习能力受年龄影响,而不受基本动作运动能力的影响。(本文来源于《体育学刊》期刊2019年05期）
阳敏辉[7]（2019）在《基于在线序列极限学习机的路段行程时间预测算法》一文中研究指出本文针对路段行程时间具有非线性、实时性等特点,研究人员已经提出了动态神经网络、卡尔曼滤波等在线预测算法。而现有大多数实时预测算法并不是真正意义上的实时预测且存在复杂度较高、实时性差等问题。本文在极限学习机的基础上,提出了基于在线序列极限学习机的路段行程时间预测算法,算法能保证预测的实时性。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2019年18期）
梁欣凯,宋闯,赵佳佳[8]（2019）在《基于深度学习的序列图像深度估计技术》一文中研究指出针对单帧图像深度估计的弱泛化性,提出了基于深度学习的序列图像深度估计技术,利用深度卷积神经网络作为基础框架,结合对极几何约束,构建从序列图像到图像对应深度信息的端对端映射,实现仅依赖序列图像信息的无监督深度估计。同时,构建了一类基于场景叁维几何信息的损失函数,舍弃原始基于图像间重投影误差的损失函数,提高算法鲁棒性。最后,通过开源数据库验证了算法的准确性和精度,同时,通过红外图像数据集验证了算法的泛化性,为军事领域应用奠定了基础。(本文来源于《红外与激光工程》期刊2019年S2期）
张方建,江泽鑫[9]（2019）在《时间序列和机器学习在通信基站能耗建模的对比分析》一文中研究指出分析某区域通信基站能耗数据,采用时间序列算法和机器学习算法对通信基站能耗数据进行回归建模分析,结果表明KNN、GBDT和Bagging等机器学习算法在通信基站能耗数据分析中可以获得优于ARIMA模型的效果。(本文来源于《电信技术》期刊2019年09期）
孙安,于英香,罗永刚,孙逊[10]（2019）在《序列标注模型中不同输入特征组合的集成学习与直推学习方法研究——以CCKS-2018电子病历命名实体识别任务为例》一文中研究指出[目的/意义]研究机器学习中集成学习与直推学习方法对电子病历命名实体识别任务的性能影响,为基于机器学习方法的文本信息抽取提供一种性能优化方法。[方法/过程]首先对CCKS-2018提供的电子病历文本进行分析,提取中文分词、词性标注、临床实体类别特征;然后在条件随机场CRF算法下,采用不同输入特征组合的方法构造"基学习器"进行投票集成;最后用直推学习方法对集成学习结果进行优化。[结果/结论]实验中集成学习获得总体效果F_1值86.93%均优于"基学习器"结果值,直推学习获得了模型的最佳泛化性能87.06%,同时多特征组合比单独字特征可以获得更好的"基学习器"。实验证明采用不同输入特征组合的集成学习和直推学习可以有效提升模型的泛化性能,该方法可以在其他相关机器学习与文本信息抽取领域中推广。(本文来源于《情报杂志》期刊2019年10期）
序列学习论文开题报告
（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：
以学习者学习行为为研究对象,提取了学习行为特征,构建了一组学习行为时间序列数据,提出了一种学习行为时间序列相似性模型;通过学习行为相似性模式的表示、度量和聚类,验证模型的有效性;结果表明,能够很好地对学习行为进行分类,对无效样本有效检验。
（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。
序列学习论文参考文献
[1].魏泽,许敏鹏,明东,穆思雨.节律性经颅交流电刺激对运动序列学习能力的影响[J].中国康复理论与实践.2019
[2].姜廷慈,李敬有,吕洪柱.基于学习行为时间序列相似性模型的研究[J].齐齐哈尔大学学报(自然科学版).2019
[3].韩敬妹.小学生语文学习习惯序列化培养[J].中华少年.2019
[4].陈秋珠,徐慧青,郑美妮.学前教育学生专业认同感与自主学习动机的关系:心理弹性和学习倦怠的序列中介效应分析[J].学前教育研究.2019
[5].曾雅雯.中国英语学习者与本族语者在书面语中的情态序列对比研究[J].岳阳职业技术学院学报.2019
[6].邢玉,沈波,董良山,张敏婷,向源.小学生内隐与外显动作序列学习能力的发展性研究[J].体育学刊.2019
[7].阳敏辉.基于在线序列极限学习机的路段行程时间预测算法[J].电子技术与软件工程.2019
[8].梁欣凯,宋闯,赵佳佳.基于深度学习的序列图像深度估计技术[J].红外与激光工程.2019
[9].张方建,江泽鑫.时间序列和机器学习在通信基站能耗建模的对比分析[J].电信技术.2019
[10].孙安,于英香,罗永刚,孙逊.序列标注模型中不同输入特征组合的集成学习与直推学习方法研究——以CCKS-2018电子病历命名实体识别任务为例[J].情报杂志.2019
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