语病辨识及语句衔接类试题应对方略

一、“考纲”要求 全国高考语文考试大纲在“表达应用”能力（D级）考查的范围内专门列出了“辨析并修改病句”一项．指出涉及病句的类型包括语序不当、搭配不当、成分残缺或赘余、结构混乱、表意不明、不合逻辑6种。辨析病句的考查一般使用客观性试题，修改病句的考查一般使用主观性试题。本文要谈的是语病辨识问题。考试大纲在“表达应用”能力考查的范围内还列出了对“语言表达简明、连贯、得体”的考查，其中语言表达“连贯”指的是能够调整语句之间的顺序，注意前后照应和衔接。这一项考查在高考题中体现为语句衔接类客观性试题。     

英语习得中的搭配辨识及分类

对英语搭配的习得和积累是英语学习者向高级水平进阶的重要途径。搭配与自由组合及成语的区别主要在于词与词之间在形式和意义方面结合的紧密程度不同。按照性质，搭配可分为语法搭配和词汇搭配两类。语法搭配又可据其中心词不同分为名词、形容词、动词、限定词四类；词汇搭配可据组合关系不同分为“动词＋名词”、“形容词或名词＋名词”、“名词＋动词”、“名词＋of＋名词”、“动词＋副词”、“副词＋形容词”六类。不同习得阶段，搭配习得的重点不同。     

嘉绍大桥项目安全管理探讨

嘉绍大桥V标工程具有施工自然条件恶劣,水文状况复杂,施工机械、大型临时设施数量多,桥墩施工为高空、临水作业,主栈桥长且使用频率高等特点,从安全规章管理制度的建立、安全责任制的落实、安全生产投入和安全风险抵押金制度、安全交底和教育培训、安全现场管理、安全检查及隐患整改方面对大桥施工过程进行管理,其中对防范重大危险源、安全管理形式、格局以及项目安全文化创建进行了重点探讨。     

感应电机多参数辨识的实验研究

从理论及试验上深入地分析了定子电阻参数变化对定子磁链估计的影响。同时,在伪降阶磁链观测器的基础上提出了定子电阻、转子电阻及转速的参考模型自适应律,从实验结果可以看出电机参数依据本文所得到自适应律进行独立辨识时可以获得的估计精度。     

FIR模型辨识的软件实现

开发了FIR（有限脉冲响应）模型辨识在c#环境下的软件平台,使用最小二乘法实现FIR模型辨识,同时在最小二乘法的实现过程中,运用了QR分解,大大加快了软件的运行速度,并列举了一个仿真实例。     

人造“天灾”——太空垃圾

航天技术的不断发展,人类频繁的空间活动,带来成倍增长、数以百万计的太空垃圾碎片。令航天专家头疼的是,每一次互相撞击并不能让碎片湮灭,而是产生更多碎片,意味着更多的碰撞危险源。这些太空垃圾成为各国航空活动中的棘手难题。     

基于连续型Hopfield神经网络的系统辨识

连续型Hopfield神经网络(CHNN)可用于优化计算,但其会遭遇较复杂的参数辨识问题.为了较好地解决这一问题,将擅长全局搜索的蚁群-粒子群混合算法用于对系统参数的最优化选取.再将此混合算法与CHNN有机结合,更好地解决参数辨识问题,且能有效避免CHNN在应用过程中陷入局部最优解.最后,将理论结果应用于求解TSP问题来验证其有效性.     

LS-SVM和BP算法在逆模型控制中的对比研究

最小二乘支持向量机（least squares support vector machine,LS—SVM）具有很好的非线形逼近能力和泛化能力,通过研究逆模型存在的条件,提出了基于LS—SVM的逆模型辨识方法。仿真结果表明基于LS—SVM的逆模型辨识方法在处理非线性对象时,辨识精度、辨识速度、泛化能力都要强于BP算法。     

基于时滞网络的ANN系统辨识方法研究

人工神经网络(ANN)简称神经网络,属于模仿人类思考过程的一类普通的人工智能.人类大脑皮层包含的上亿个神经元互相连接构成了生物神经网络,而ANN就是通过电子电路或者计算机程序等有限的方法去模拟人脑的生物神经系统.它可以象人脑一样记忆和学习,通过对输入和输出样本数据的学习训练从而具备联想记忆能力,特别适用于解决传统的数字计算机难以处理的模式识别问题.其输入、输出映射关系是神经计算的核心.     

基于粒子群优化算法的一类离散混沌系统的参数辨识

本文将考虑一类含有未知参数的离散混沌系统的参数辨识。通过构造一个辅助系统,选择一个适合的目标函数,基于粒子群优化设计一种算法使得目标函数取得最小值,最终实现参数的有效辨识。文中最后将给出数值例子以说明方法的有效性。