导读:本文包含了规则泛化论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:汉字,笔顺,习得,第二文字
规则泛化论文文献综述
荣丽华[1]（2019）在《论第二文字习得中的“规则泛化”——初级阶段非洲留学生汉字笔顺习得偏误及过程》一文中研究指出汉字笔顺以"便捷"和"美观"为原则,基本笔顺规则和特殊笔顺规则就是这两个原则的综合体现,且"美观"原则优先于"便捷"原则。非洲留学生汉字笔顺习得的偏误类型为违反基本笔顺规则、违反特殊笔顺规则和违反其他规则叁类,其中违反特殊笔顺规则的偏误率最高,违反基本笔顺规则的偏误率最低。结合静态和动态可知非洲留学生先习得基本笔顺规则,后习得特殊笔顺规则,他们经历了"未习得"阶段、"部分习得"阶段和"完全习得"阶段。其中"部分习得"阶段就是"中介文字"的规则泛化阶段,即"基本笔顺规则"的过度泛化。(本文来源于《汉字文化》期刊2019年09期）
李大槐,钟文华,胡黎[2]（2016）在《非法证据排除规则的泛化适用问题》一文中研究指出由于法律和司法解释界定的非法证据范围狭窄,对于超出非法证据范围的其他严重违法、严重侵权行为获取的证据,如何进行排除没有规定。从保护人权、发挥监督职能的层面来看,规范侦查尤为重要。基层检察机关泛化适用非法证据排除程序以排除此类证据。但这类证据,如何界定,范围多大需要规范。建议扩大非法证据范围将这类证据纳入其中,或者有针对性的制定排除规则。(本文来源于《中国检察官》期刊2016年16期）
魏悦[3]（2013）在《浅析汉语作为第二语言习得过程中语言规则的泛化现象》一文中研究指出在汉语作为第二语言习得过程中,学习者常采用推理的方法,把新获得的语言规则不适当地扩大使用,而在语音、词汇、语法、语用等方面出现泛化现象。泛化的产生有其独特的心理机制,在教学过程中要注意克服和引导,避免不必要泛化的产生。(本文来源于《新西部(理论版)》期刊2013年05期）
李凯斌,李明楚,覃振权,田琳琳[4]（2010）在《Snort入侵检测系统中的规则泛化模型》一文中研究指出针对Snort系统不能检测新的入侵行为的缺点,提出一种基于规则泛化的Snort入侵检测系统的改进模型。该模型结合Snort规则的特征和数据挖掘中的知识,提出聚类泛化和最近邻泛化两种新的规则泛化方法来改进规则,增强Snort的检测能力,从而达到识别更多入侵行为的目的。实验结果表明:在不显着增加误报率的前提下,采用规则泛化的Snort能够检测出原来系统不能发现的入侵行为,提高检测率达8.2%。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2010年27期）
杨敏,李瑞霞,汪云甲[5]（2009）在《集成广义泛化分配表和概念格的矿山缺省规则挖掘方法》一文中研究指出针对传统缺省规则知识挖掘算法易出现规则繁复、提取和存储不便等不足,提出了基于泛化分配表(GDT)和约简概念格(CL)优势互补的GDTCL缺省规则挖掘模型.模型采用GDT求取条件属性的属性子集,有效地解决了利用粗集理论进行求解会面临的NP问题.利用扩展概念格来表达GDT泛化层次的蕴含关系及规则强度和支持度的限制关系,通过概念格的约简算法完成缺省规则的挖掘.最后,进行了矿山缺省规则知识发现的实例验证,结果表明,该模型能从不完整矿山信息系统中挖掘出规则长度齐整、易于存储和应用匹配的无重复缺省规则.(本文来源于《煤炭学报》期刊2009年09期）
王苗,王熙照,李平改[6]（2006）在《权重对模糊规则泛化能力的影响》一文中研究指出在模糊产生式系统中,产生式规则的前件的所有子命题、知识库中所有的规则被假定具有相同的重要性,使得其知识表示能力有严重的缺陷.为了提高模糊产生式规则的知识表示能力和泛化能力,在模糊产生式规则中引入整体权、局部权、阈值等知识表示参数,视加权模糊规则中的权重、阈值等为可调的知识表示参数,研究了权重与加权模糊规则的泛化能力之间的关系.通过模拟实验,验证了通过调整、优化权重,能够提高产生式系统的泛化能力.(本文来源于《河北大学学报(自然科学版)》期刊2006年06期）
郝慧伟[7]（2006）在《加权模糊规则泛化能力研究》一文中研究指出为了提高模糊产生式规则的知识表示能力，人们在模糊产生规则中又引入了局部权、整体权等参数，称为加权模糊规则。视加权模糊规则中的权重为可调的知识表示参数，在模糊规则中引入这些参数可以增强模糊规则的知识表示和推理能力，但如何确定这些权重的值却是一个十分困难的问题。现存的算法大都通过减少训练错误率的方法来对学习权重等知识表示参数，这些方法可以提高训练准确率，但常常会出现过分拟和问题，从而严重降低基于模糊规则的专家系统的泛化能力。本文首先研究这些权重取值与加权模糊规则的泛化能力之间的关系，然后提出了一种基于最大模糊熵原理的权重学习模型。在只考虑全局权重的前提下，在选定数据集上进行了仿真实验，实验数据表明本文提出的方法可以明显提高基于模糊产生式规则的专家系统的推理与泛化能力。(本文来源于《河北大学》期刊2006-06-01）
王熙照,郗亚辉,董春茹,安素芳[8]（2006）在《加权模糊产生式规则的泛化能力研究》一文中研究指出为了提高模糊产生式规则的知识表示能力,人们在模糊产生式规则中引入了局权、全权、置信度等参数。视加权模糊规则中的权重等为可调的知识表示参数,首先研究这些知识表示参数与加权模糊规则的泛化能力之间的关系,然后提出了一种基于极大模糊熵原理的知识表示参数优化方法。在选定数据集上的仿真实验数据表明,提出的方法可以明显提高基于加权模糊产生式规则的专家推理系统的泛化能力。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2006年05期）
孙懿青,毕硕本,黄家柱,闾国年,裴安平[9]（2005）在《基于规则的属性泛化算法在聚落考古中的应用——以姜寨遗址一期文化为例》一文中研究指出文章首先给出了概念层次等基本定义,明确了基于规则的面向属性的泛化算法,然后利用姜寨一期的属性数据和图形数据,进行了多个层面的泛化数据挖掘,最后对结论展开了考古学的分析解释。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2005年35期）
王永生,柴佩琪[10]（2005）在《英语语音合成中基于有限泛化法的字素切分规则的机器学习》一文中研究指出在英语语音合成中,由于英语有着几乎无限多的词汇,因此不可能创建包含所有词汇的词库。对于未包含在词库中的英语单词,通过“字母转换成音素(L2P)”算法自动生成其音标是一个最好的解决办法。而L2P首要的任务就是字素切分。为此,文中提出了一种有限泛化法(FGA)的机器学习算法,用于进行字素切分规则学习。用于学习的词典库有27 040个单词,其中90%的词用于规则学习,剩下的10%用于测试。经过10轮交叉验证,学习实例和测试实例的平均实例切分正确率为99.84%和97.88%,平均单词切分正确率为99.72%和96.35%;平均规则数为472个。(本文来源于《计算机应用》期刊2005年09期）
规则泛化论文开题报告
（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：
由于法律和司法解释界定的非法证据范围狭窄,对于超出非法证据范围的其他严重违法、严重侵权行为获取的证据,如何进行排除没有规定。从保护人权、发挥监督职能的层面来看,规范侦查尤为重要。基层检察机关泛化适用非法证据排除程序以排除此类证据。但这类证据,如何界定,范围多大需要规范。建议扩大非法证据范围将这类证据纳入其中,或者有针对性的制定排除规则。
（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。
规则泛化论文参考文献
[1].荣丽华.论第二文字习得中的“规则泛化”——初级阶段非洲留学生汉字笔顺习得偏误及过程[J].汉字文化.2019
[2].李大槐,钟文华,胡黎.非法证据排除规则的泛化适用问题[J].中国检察官.2016
[3].魏悦.浅析汉语作为第二语言习得过程中语言规则的泛化现象[J].新西部(理论版).2013
[4].李凯斌,李明楚,覃振权,田琳琳.Snort入侵检测系统中的规则泛化模型[J].计算机工程与应用.2010
[5].杨敏,李瑞霞,汪云甲.集成广义泛化分配表和概念格的矿山缺省规则挖掘方法[J].煤炭学报.2009
[6].王苗,王熙照,李平改.权重对模糊规则泛化能力的影响[J].河北大学学报(自然科学版).2006
[7].郝慧伟.加权模糊规则泛化能力研究[D].河北大学.2006
[8].王熙照,郗亚辉,董春茹,安素芳.加权模糊产生式规则的泛化能力研究[J].科学技术与工程.2006
[9].孙懿青,毕硕本,黄家柱,闾国年,裴安平.基于规则的属性泛化算法在聚落考古中的应用——以姜寨遗址一期文化为例[J].计算机工程与应用.2005
[10].王永生,柴佩琪.英语语音合成中基于有限泛化法的字素切分规则的机器学习[J].计算机应用.2005