诗歌意象美的三星座——《在地铁车站》与《春江花月夜》意象美联系

意象是诗歌的灵魂。它是指词语通过组合表达某种特定的意念而让读者得之言外的语言形象,它是中国古典诗学和西方意象派诗中重要而独特的概念。感官意象溢出情趣美,模糊意象荡出意蕴美,联想意象托出生动美。本文拟就庞德的《在地铁车站》与张若虚的《春江花月夜》中感官意象,模糊意象和意象联想三方面进行比较,揭示这两首诗之间的意象联系。     

诗词中的通感与联想

文学作品中的通感，即把视觉、听觉、嗅觉和触觉等通过艺术的联想和想象而互相移借、融合与贯通。通感与联想在诗词中起着重要作用，它使诗词具有强烈的主观色彩，个性特征鲜明，极富新意和独创性。着重举例论述了诗词的“气味”：一种是诗人和词人在作品中自然的描述与流露，一种是用丰富的想象力表现出来的气味。鉴赏诗词时以气味切入，充分借助艺术联想，更能有一种身临其境的深切体验。     

英语词汇联想意义及其对高职院校英语教学的启示

词汇与文化密切相关是词汇联想意义的主要特点。由于中西文化的差异,英汉词语之间在联想意义上存在非对应性,因此掌握词汇的联想意义和文化内涵是提高语言应用能力与培养有效跨文化言语交际能力的关键。通过调查分析,高职高专学生对词汇联想意义和文化内涵的掌握普遍比较薄弱,说明词汇联想意义教学的确是亟待加强的环节。教师应加强学生词汇联想意义和文化内涵方面培养,提高其语言应用能力和文化交际能力。     

联想在广告设计中的运用及应注意的问题

联想在广告策划设计中有一定的作用,在广告设计中运用联想可以扩大广告效果。任何事物都有两面性,联想也一样,既有积极的一面,也有消极的一面,如何正确运用联想方法为广告发挥更有效地促销作用是作者研究的初衷,相信对广告设计有一定的帮助。     

基于循环多层神经网络的联想顾存贮器

提出一种基于循环多层神经网络的联想存贮器模型，它同时具备Ｈｏｐｆｉｅｌｄ联想存贮器神经网络以及多层前向神经网络的特性，可以用于构造自相联存贮器和模式识别。作为联想存贮器，其存贮记忆能力强于Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络。还证明Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络仅仅是基于循环多层神经网络的联想存贮器的一种特例。     

一种新的多模式对模糊联想记忆自适应学习规则

本文给出了模糊联想记忆神经网络联想输出误差函数的一种梯度计算方法,成功地把误差逆传播梯度下降搜索技术应用于该网络的训练中,提出一种新的多模式对模糊联想记忆的学习规则,计算机模拟表明该规则是十分有效的。     

外语词汇联想意义的迁移

在外语词汇联想意义的学习过程中,遇到联想意义完全等同的语言现象时,可以直接把汉语的词义知识迁移到外语中去,发生正迁移.联想意义不同的部分如果学生仍以汉语的词义知识替代外语的相关词义知识的话,结果会出现负迁移,形成干扰与阻碍.     

多层反馈BP网联想记忆分析

多层反馈ＢＰ网络是一种非线性动力学系统，为了对多层反馈ＢＰ网络进行形式分析，作者采用了电路类比的方式得到了它的数学模型，根据反馈ＢＰ网络的数学模型证明了反馈ＢＰ网络联想记忆过程的稳定性及有关性质，炒反馈ＢＰ网络的应用奠定了理论基础。     

论音乐欣赏过程中的想象和联想

本文从标题音乐和无标题音乐人手,论述了想象和联想在音乐欣赏中的重要作用。说明了要想更好地感受和理解音乐作品的思想内容、提高对音乐的审美和鉴赏能力,就必须发挥欣赏者的主观能动性,进行合理的想象和联想。     

人工神经网络寄生极值判别方法

根据人工神经网络自联想存在寄生极小值问题，提出了两种判别方法，这两者判别方案分别是混合人工神经网络方案和硬件判别电路方案，为人工神经网络模糊联想存储器的实际应用找到了较合理的方法。     

对APriori算法的一个改进

介绍了关联规则挖掘的研究情况，并在分析关联规则的数据挖掘算法的基础上，针对Apriori算法进行深入研究，提出了Apriori—1算法，新算法在计算候选大项集支持度所涉及的记录数目将小于事务数据库中原始的记录数目，提高了原算法的效率，具有一定的实用性．     

基于异几率属性的可视化关联规则挖掘

在分析数据特性的基础上，提出了一种基于异几率属性的可视化关联规则挖掘算法，不仅提高了质算法的运行效率，而且提供了一个可视化的交互平台，使用户主动地挖掘感兴趣的关联规则。     

一种杂波环境下的多传感器多目标数据关联算法

研究了多传感器多目标的数据关联问题，提出了杂波环境下多传感器多目标跟踪的极大似然关联算法．算法中考虑了传感器对目标的漏检情况，在各个观测站传感器的观测数据不完备的情况下，建立了传感器测量与目标的可行关联分配模型，并综合采用了假点的后验概率比模型，提高了多传感器对同一目标测量的互补性和对弱信号目标的跟踪精度．理论分析和仿真实验结果表明，所提出的算法可实现杂波环境下对弱目标的持续跟踪，并且在确保航迹关联性能和较好跟踪效果的基础上，降低了算法的运算量．     

基于马尔可夫链蒙特卡洛方法的数据关联算法研究

数据关联是杂波环境下多目标跟踪问题的难点之一.文中提出了一种基于马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法的数据关联算法(MCMCDA),该算法通过在相应的关联事件空间中采样,可以有效地估计数据的边际关联概率,而且算法的估计精度可根据需要进行调节.仿真结果表明,在需要跟踪的目标数目较多,探测概率较低、杂波概率较高的情况下,JPDA算法因出现"组合爆炸"问题而难以在实际中应用;MCMCDA算法则能在保持较高估计精度的情况下降低计算负荷,从而能够较好地满足实时跟踪系统的要求.     

CRM中Apriori 算法的应用研究

Apriori算法作为一种典型的关联规则算法,将其应用在CRM中,对于促进CRM进一步向智能化发展,提升CRM价值起到非常重要的作用.本文从关联规则的概念、算法着手,介绍关联规则的概念与关联规则的几种方法;然后对Apriori算法的基本原则、方法的步骤,以及在CRM中应用的流程进行了论述;最后结合例子对Apriori算法的应用进行了探讨,介绍了具体的应用方法以及应用范围.     

灰色关联分析法在公路交通事故黑点成因分析中的应用

针对公路交通事故黑点原因的不确定性,本文从人、车、路、环境4个子系统整体出发,确定与事故相关的主因素。采用概率统计方法确定各主因素的主元素,并运用灰色关联分析法,对各主元素的事故指标进行统计分析,计算其关联系数及关联度,最终通过各主元素关联度的大小来确定事故黑点成因。     

对Apriori算法的进一步改进

介绍了关联规则挖掘的情况，并在分析关联规则的数据挖掘算法的基础上，针对Apriori算法和Apriori-1算法进行深入研究，提出了Apriori-2算法，新算法在计算候选大项集支持度所涉及的记录数目将小于事务数据库中原始的记录数目，提高了原算法的效率，具有一定的实用性．     

一种基于闭项集的无冗余关联规则挖掘方法

针对关联规则挖掘中存在的规则数量过多,难于理解和应用的问题,提出了一种基于闭项集的无冗余关联规则挖掘算法．首先,给出了无冗余关联规则的定义,并基于规则信任度的概念说明了该定义的合理性;其次,在生成子、闭项集和无冗余关联规则的基础上,给出了无冗余最小．最大精确规则基和无冗余最小．最大近似规则基的定义,并讨论了它们的剪枝策略．最后,讨论了生成子的性质及连接策略,并在包含索引的基础上,给出了一种宽度优先的无冗余关联规则挖掘算法．实验结果表明,本文提出的算法不仅可以发现规模较小的无冗余关联规则,提高了挖掘结果的可理解性,而且具有较高的挖掘效率．     

高职院校学生社团活动对提升大学生综合素质的影响

本文论述了高职院校学生社团对培养大学生的政治素质、专业素质、道德素质、人文素质等综合素质具有重要的意义,同时高职院校社团活动在促进学生成长成才方面所具有的自身特色和不容低估的重要作用。     

长大纵坡桥面结构组合研究

长大纵坡条件下桥面铺装结构组合的耐久性问题一直是道路建设中的一项技术难题.文中对拟定的结构组合进行配合比设计,利用配合比设计结果进行路用性能试验.对不同结构组合的路用性能试验结果进行分析,确定不同结构组合的路用性能优劣.最终优选出适合长大纵坡桥面铺装的结构组合形式.