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从《哲学树》到“哲学树”:关联性文化景观自然原型象征意义的解读途径研究
1
作者
张鹏
韩锋
杜爽
《中国园林》
CSCD
北大核心
2023年第6期58-63,共6页
“关联性文化景观”中“自然元素”与其“非物质要素”的结合方式因高度抽象的表达及多样的意义生成背景,其阐释途径的合理解读具有复杂性,对之进行解读是揭示“关联性文化景观”的重要途径之一。首先以分析心理学派代表人物荣格《哲学...
“关联性文化景观”中“自然元素”与其“非物质要素”的结合方式因高度抽象的表达及多样的意义生成背景,其阐释途径的合理解读具有复杂性,对之进行解读是揭示“关联性文化景观”的重要途径之一。首先以分析心理学派代表人物荣格《哲学树》中的11幅心理绘画“树原型”作为研究材料,通过总结普适性的“还原性文本”,分析其叙事文本、意指作用、隐喻关系;进而揭示其蕴含的人类视野中宏大的“世界树原型象征”,通过文化升华后的“原型象征”进一步阐释人类对“自然元素”的意义加工和修饰;最终得以形成超越“自然元素”单纯本体的“哲学树”。并以此建构理解“关联性文化景观”自然原型象征意义的途径,指出人类通过意识形态下基于个人或集体的精神世界中“自然元素”印刻在“还原性文本”中的方式,具象化“非物质要素”与“自然元素”动态呈现关系在“关联性文化景观”语境下的表达方式,为解读其他“关联性文化景观”原型象征的诸多意义提供参考。
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关键词
风景园林
关联性文化景观
树
原型
原型
象征
还原性文本
自然与文化关联性
心理绘画
符号学
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职称材料
软件进程计算结构分析
2
作者
李晖
陈世鸿
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2009年第5期1733-1735,1753,共4页
以数学语义分析并描述软件进程计算结构,建立了实用计算原型树。在此基础上,实现计算结构模块化处理及建立模块化展开公式,使软件进程的计算从节点算子的计算转换成模块算子计算。
关键词
数学语义
计算结构
原型树
计算单位
模块
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职称材料
密度峰值隶属度优化的半监督Self-Training算法
被引量：
2
3
作者
刘学文
王继奎
+2 位作者
杨正国
李冰
聂飞平
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2022年第9期2078-2088,共11页
现实中由于获取标签的成本很高,大部分的数据只含有少量标签。相比监督学习和无监督学习,半监督学习能充分利用数据集中的大量无标签数据和少量有标签数据,以较少的标签成本获得较高的学习性能。自训练算法是一种经典的半监督学习算法,...
现实中由于获取标签的成本很高,大部分的数据只含有少量标签。相比监督学习和无监督学习,半监督学习能充分利用数据集中的大量无标签数据和少量有标签数据,以较少的标签成本获得较高的学习性能。自训练算法是一种经典的半监督学习算法,在其迭代优化分类器的过程中,不断从无标签样本中选取高置信度样本并由基分类器赋予标签,再将这些样本和伪标签添加进训练集。选取高置信度样本是Self-Training算法的关键,受密度峰值聚类算法(DPC)启发,将密度峰值用于高置信度样本的选取,提出了密度峰值隶属度优化的半监督Self-Training算法(STDPM)。首先,STDPM利用密度峰值发现样本的潜在空间结构信息并构造原型树。其次,搜索有标签样本在原型树上的无标签近亲结点,将无标签近亲结点的隶属于不同类簇的峰值定义为簇峰值,归一化后作为密度峰值隶属度。最后,将隶属度大于设定阈值的样本作为高置信度样本,由基分类器赋予标签后添加进训练集。STDPM充分利用密度峰值所隐含的密度和距离信息,提升了高置信度样本的选取质量,进而提升了分类性能。在8个基准数据集上进行对比实验,结果验证了STDPM算法的有效性。
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关键词
密度峰值隶属度
簇峰值
原型树
近亲结点集
自训练
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职称材料
题名
从《哲学树》到“哲学树”:关联性文化景观自然原型象征意义的解读途径研究
1
作者
张鹏
韩锋
杜爽
机构
同济大学建筑与城市规划学院景观学系
ICOMOS-IFLA国际文化景观科学委员会
IUCN世界保护地委员会
上海应用技术大学生态技术与工程学院风景园林系
出处
《中国园林》
CSCD
北大核心
2023年第6期58-63,共6页
文摘
“关联性文化景观”中“自然元素”与其“非物质要素”的结合方式因高度抽象的表达及多样的意义生成背景,其阐释途径的合理解读具有复杂性,对之进行解读是揭示“关联性文化景观”的重要途径之一。首先以分析心理学派代表人物荣格《哲学树》中的11幅心理绘画“树原型”作为研究材料,通过总结普适性的“还原性文本”,分析其叙事文本、意指作用、隐喻关系;进而揭示其蕴含的人类视野中宏大的“世界树原型象征”,通过文化升华后的“原型象征”进一步阐释人类对“自然元素”的意义加工和修饰;最终得以形成超越“自然元素”单纯本体的“哲学树”。并以此建构理解“关联性文化景观”自然原型象征意义的途径,指出人类通过意识形态下基于个人或集体的精神世界中“自然元素”印刻在“还原性文本”中的方式,具象化“非物质要素”与“自然元素”动态呈现关系在“关联性文化景观”语境下的表达方式,为解读其他“关联性文化景观”原型象征的诸多意义提供参考。
关键词
风景园林
关联性文化景观
树
原型
原型
象征
还原性文本
自然与文化关联性
心理绘画
符号学
Keywords
landscape architecture
associative cultural landscape
tree archetype
archetype symbol
reductive text
nature-culture relevance
psychological painting
semiotics
分类号
TU986 [建筑科学—城市规划与设计]
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职称材料
题名
软件进程计算结构分析
2
作者
李晖
陈世鸿
机构
武汉大学计算机学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2009年第5期1733-1735,1753,共4页
基金
国家"863"计划资助项目(2002AA111010
2003AA00103)
文摘
以数学语义分析并描述软件进程计算结构,建立了实用计算原型树。在此基础上,实现计算结构模块化处理及建立模块化展开公式,使软件进程的计算从节点算子的计算转换成模块算子计算。
关键词
数学语义
计算结构
原型树
计算单位
模块
Keywords
mathematical semantics
computational structure
prototype tree
computing unit
module
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
密度峰值隶属度优化的半监督Self-Training算法
被引量：
2
3
作者
刘学文
王继奎
杨正国
李冰
聂飞平
机构
兰州财经大学信息工程学院
西北工业大学光学影像分析与学习中心
出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2022年第9期2078-2088,共11页
基金
国家自然科学基金(61772427,11801345)
甘肃省高等学校创新能力提升项目(2019B-97,2019A-069)
+1 种基金
兰州财经大学科研项目(Lzufe2020B-0010,Lzufe2020B-011)
甘肃省科技计划项目(20CX9ZA057)。
文摘
现实中由于获取标签的成本很高,大部分的数据只含有少量标签。相比监督学习和无监督学习,半监督学习能充分利用数据集中的大量无标签数据和少量有标签数据,以较少的标签成本获得较高的学习性能。自训练算法是一种经典的半监督学习算法,在其迭代优化分类器的过程中,不断从无标签样本中选取高置信度样本并由基分类器赋予标签,再将这些样本和伪标签添加进训练集。选取高置信度样本是Self-Training算法的关键,受密度峰值聚类算法(DPC)启发,将密度峰值用于高置信度样本的选取,提出了密度峰值隶属度优化的半监督Self-Training算法(STDPM)。首先,STDPM利用密度峰值发现样本的潜在空间结构信息并构造原型树。其次,搜索有标签样本在原型树上的无标签近亲结点,将无标签近亲结点的隶属于不同类簇的峰值定义为簇峰值,归一化后作为密度峰值隶属度。最后,将隶属度大于设定阈值的样本作为高置信度样本,由基分类器赋予标签后添加进训练集。STDPM充分利用密度峰值所隐含的密度和距离信息,提升了高置信度样本的选取质量,进而提升了分类性能。在8个基准数据集上进行对比实验,结果验证了STDPM算法的有效性。
关键词
密度峰值隶属度
簇峰值
原型树
近亲结点集
自训练
Keywords
density peak membership
clusters-peak
prototype tree
direct relative node sets
self-training
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
从《哲学树》到“哲学树”:关联性文化景观自然原型象征意义的解读途径研究
张鹏
韩锋
杜爽
《中国园林》
CSCD
北大核心
2023
0
在线阅读
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职称材料
2
软件进程计算结构分析
李晖
陈世鸿
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2009
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
密度峰值隶属度优化的半监督Self-Training算法
刘学文
王继奎
杨正国
李冰
聂飞平
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2022
2
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职称材料
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