论汉语的八大句类

由于思维定势的影响和理论背景的制约,汉语语法学界一直将现代汉语的句类模式定格在陈述、疑问、祈使、感叹的四分系统之中,句类划分理论上裹足不前、无法突破;操作上削足适履、无视事实。本文拟借鉴言语行为理论和认知心理学的研究成果,在整理分析大量汉语句子语料的基础上提出句子功能类型八分的模式,并进而分析八大句类的语用条件,从而构拟出一个全新的汉语句类系统。     

INFLUENCE OF CHITOSAN ON CARBOHYDRATE METABOLISM IN EXERCISING MICE

Chitosan ,thealkalescencemacromoleculepoly mercontainingamidocyanogen ,canbeabsorbedbyhumanbodyandthebasicunitwasglucoseamine .Bothinternationalanddomesticstudiesdemonstratethatchitosancanpreventcellsfromoxygenationanditalsocaneliminatevarietiesoffreeradicalandre moveaciditymetabolismsubstanceseffectively[1,2 ] .However,therewasnoreportaboutwhetherchi tosanhadeffectonglucosemetabolisminthepro cessofexercising .Thisarticlemainlydiscusshowtoimproveeffectofchitosanonlucosemetabolismdisorderowingt…     

灰色关联聚类的最大支撑树方法

研究基于灰色关联度的灰色聚类方法,定义了赋权图的连通强度、λ-割图、连通闭包3个概念,得到了最大支撑树和λ-割图、连通闭包的性质,提出了最大支撑树灰色关联聚类法,并通过实例进行了验证.     

矢值序列空间ss（E）的局部完全k-凸

刻划了赋序列范数的矢值序列空间ss(E)的局部完全k-凸性，证明了若ss是局部一致凸的，则ss(E)是局部完全k-凸的，当且仅当E是局部完全k-凸的．     

基于时空聚类算法的轨迹停驻点识别研究

利用手机等智能移动终端获取个体出行GPS轨迹数据,提出了一种新的时空聚类算法AT-DBSCAN识别轨迹中的停驻点.该方法以固定长度的滑窗搜索核心点,以时空邻近条件定义簇间距离,以簇密度大小规定合并次序.提出了出行次数一致性、出行起止时刻误差、停驻点时长误差、停驻点中心偏移距离4个算法验证指标,弥补了传统查全率、查准率等忽略停驻点时空信息准确性的不足.结果表明,识别的停驻点有98%的位置误差在30m以内,100%的时长误差在5min以内,98%的出行起止时刻误差在5min以内.此外,算法对于室内活动、定位飘移、路径重合程度高等复杂轨迹具有较好的泛化能力.     

ATIS渗透率对有限理性用户行程可靠性的影响

鉴于行程时间可靠性是累积前景择路模型参考点设置的首要依据,采用先进交通信息系统(ATIS)引导此类用户择路能否显著改善路径、OD和系统行程时间可靠性成为一个有意义的研究课题.对此,本文构建了基于双参考点累积到达时间价值择路模型与ATIS引导下路径行程时间最可靠择路模型的多类用户均衡网络,以研究随机退化路网中ATIS渗透率对双参考点有限理性用户行程时间可靠性的影响.结果表明,针对路径、OD和整个系统而言,通畅时,高渗透率能提高系统可靠性,并增加可靠性曲线的稳定性;但拥堵时,一定比例的渗透率能增加可靠性值,而高渗透率反而可能降低部分用户的可靠性.     

考虑连接性的路网划分算法

针对传统K均值聚类算法在非均质路网划分应用中的不足,将路网连接性融入算法,解决其在路网划分应用中聚类结果不连续的问题.先使用最大最小距离算法确定初始聚类中心和路段差异性,并以聚类评价指标ANSK确定K值;然后统计连续时间间隔下路网划分结果的动态频数,合并和拆分不稳定的“噪声”路段,提高划分子区内路网的紧凑性.最后,基于现实路网中的车牌照自动识别实测数据,对改进的聚类方法进行了验证.将算法得到的划分效果与K均值聚类算法和Ncut算法进行对比,并对子区做宏观基本图分析.结果表明,改进后的K均值聚类算法在保证自身原有聚类优势下,可以有效实现连接性约束下的路网划分.     

基于信息理论的交通信息量度量

针对语音信息缺乏量化和指路标志信息度量未反应实际出行条件下路网规模的影响作用问题,引入信息理论,构建语音信息量度量模型和图像信息量度量模型. 设计包含23组不同信息量的实验路网,测定不同信息量下的驾驶员反应时间. 研究结果显示:交通信息总量为52.22、57.90 bit时,出现反应时间的区域峰值;信息总量在50.74～57.38 bit区间段时,利于驾驶员对交通信息的认知且不产生信息量过载的现象;标志信息量为45.1、49.7 bit时,语音信息量位于5.12～10.24 bit区间利于降低驾驶员反应时间;语音信息量为5.12 bit时,标志信息位于49.70～54.30 bit区间利于提高驾驶员对交通状况认知.      

基于语义挖掘的快递运输货品风险评价研究

为提高快递运输的风险监测管控能力,降低因快递货品风险导致城市安全事件发生的可能性,本文基于语义挖掘方法将快递运输货品描述转化为风险的量化表征,为快递运输风险评价提供可量化的客观指标依据.基于网络大数据资源提供的法院判决书数据,将物品词条与判决结果相关联,通过隐狄利克雷分布模型挖掘物品风险主题,结合模糊均值聚类方法,实现...     

基于系统聚类的市域轨道交通快慢车停站方案

市域轨道交通采用快慢车模式可以较好地满足其各类客流的复合需求,快慢车停站方案是快慢车模式的基础,其核心在于市域线路沿线车站的等级划分。以市域轨道交通的客流量为依据,应用系统聚类法进行车站等级划分,进而确定快慢车停站方案。以Z市轨道交通S线为例进行分析,应用系统聚类法对S线8个车站进行大小站划分,在聚类过程中采用平方欧式距离设定不同初始对象之间的距离,用最短距离法计算不同类别车站的聚合度,并依据聚类结果确定S线的快慢车停站方案,验证系统聚类法在市域轨道交通快慢车停站方案运用的有效性。