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1.
隐喻是人类认知的工具,它深深根植于人类的语言、思维和文化中。爱情,这种人类共同的情感,具有异常丰富的内涵,常常借助隐喻才得以表达。由于历史文化环境等的差异,中英中关于爱情的隐喻也大相径庭。本文通过分析大量中英文有关爱情的隐喻,从认知语言学的角度探讨爱情隐喻的异同。  相似文献   
2.
根据教育目标分类学的观点分解课程教学目标,再分别对分解的目标进行例证性分析,能更客观地验证教育目标的实效性和教育过程的可行性。本文通过对图样的知识目标分类与例证性分析,为工程图学教育目标检测做一尝试。  相似文献   
3.
隐喻不仅是一种修辞手段,而且是一种思维方式。隐喻作为认知和语言的纽带,在词汇学习中扮演着重要的角色。借助隐喻的功能学习英语词汇符合认知规律,可有效突破传统英语词汇学习的瓶颈,帮助学习者特别是成人学习者培养地道英语的思维习惯,提高理解和表达英语的能力。  相似文献   
4.
根据Sperber和Wilson的关联理论及其认知语境观,说明外语读者如何在认知语境中寻找最佳关联,可以对作者所设置的文化缺省进行连贯解读,从而实现跨文化图式的建构。  相似文献   
5.
在英语中,说话人要重点突出的部分叫做强调.强调结构一直是学生学习英语的重点和难点。传统的教学方法存在诸多弊端,学生不会综合运用,不懂融会贯通。从新的视角对英语强调结构的教学进行认知势在必行。认知语言学中图形-背景理论为重新感知和理解强调结构提供了理据,进行形象具体化教学,有效提高学习效果。  相似文献   
6.
消费者内隐认知研究述评   总被引:1,自引:0,他引:1  
内隐认知是个体以无意识的方式对外界事物进行信息加工,加工结果无法通过内省表达却能潜在影响个体行为。消费者内隐认知研究主要集中于内隐记忆影响消费者评价与购买决策,消费者记忆与启动效应方面的作用与机制,消费者内隐态度对行为的影响与预测作用,内隐态度与外显态度的关系等。  相似文献   
7.
针对设计优化中存在的偶然不确定性和认知不确定性,采用贝叶斯理论,利用验前信息,进行可靠性分析,提出了基于贝叶斯可靠性的设计优化方法,并将其应用到弹翼蒙皮设计中。在仿真中,计算了两种不确定性下的可靠度分布,优化结果达到了可靠性要求,并且计算简单,易于工程实现。  相似文献   
8.
对北京市的消费者对日本大米的认知程度、接受程度和购买意愿及其影响因素等问题进行了问卷调查.通过对所得数据进行分析,得出女性消费者、购买食品时对价格较为关注的消费者更倾向于购买日本大米;消费者的学历、收入、家庭人口数、受教育程度、时间压力、对食品质量安全的关心程度、对日本大米的了解程度与是否购买日本大米、购买日本大米量的多少呈正相关关系;而消费者年龄、价格在影响消费者购买日本大米的行为上并不显著.最后,依据上述结论,给出相关的政策建议.  相似文献   
9.
一种步进频率信号认知雷达波形优化设计方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
陈春晖  张群  罗迎 《航空学报》2016,37(7):2276-2285
认知雷达常用于完成探测、跟踪、成像及识别等多重任务,为提高其综合性能,需兼顾多方面因素研究其波形优化设计问题。基于此,提出一种基于压缩感知(CS)RIPless准则的步进频率信号认知雷达波形优化设计方法。首先,建立了目标回波信号稀疏模型,分析了其与发射信号模糊函数之间的关系。其次,根据模型中观测矩阵的构造,基于RIPless准则,将波形设计问题转化为概率分布的互相干参数及其协方差矩阵的条件数的优化问题,从而通过自适应寻优算法,获得优化的步进频率信号脉冲重复时间间隔序列和子脉冲频率序列。相较于传统方法,所提方法在信号发射与接收之间形成了信息实时反馈和信号优化重构的闭环,在高概率准确重构目标径向一维距离像的同时,也实现了发射信号模糊函数的优化。最后,仿真计算验证了所提方法的有效性。  相似文献   
10.
王树亮  毕大平  阮怀林  周阳 《航空学报》2018,39(6):321828-321828
针对传统关联波门设计方法在应用于机动目标跟踪时容易引起失跟、以及概率数据关联算法不适于多交叉目标跟踪的问题,提出了一种基于人类视觉选择性注意机制和知觉客体的"特征整合"理论的认知雷达数据关联算法。算法以综合交互式多模型概率数据关联算法为基础,采取假设目标最大机动水平已知的"当前"统计模型和匀速运动模型作为模型集,通过实时交互使关联波门能够随目标机动动态调整,较好地兼顾了雷达计算耗时和跟踪成功率。在利用目标位置特征的基础上,进一步提取、整合目标运动特征,对关联波门交叉区域公共量测进行分类,使多交叉目标跟踪问题转化为多个单目标跟踪问题,优化了传统概率数据关联算法。仿真结果表明:与传统关联波门设计方法相比,算法跟踪失败率和计算耗时明显降低;而且在计算资源增加不大的情况下,杂波环境适应性也得到了显著增强。  相似文献   
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