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受限量化域与实质蕴涵“严峻反例”的化解——四论从形式蕴涵看“实质蕴涵怪论” 被引量:2
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作者 张建军 张顺 《湖北大学学报(哲学社会科学版)》 CSSCI 北大核心 2020年第5期47-57,168,共12页
从形式蕴涵看“实质蕴涵怪论”,是化解实质蕴涵理论之“严峻反例”的谓词逻辑路径,旨在纠正经典命题逻辑定理在条件句分析中的误用,并非对条件句命题逻辑刻画的“高层次的重复”。基于受限量化域的特殊形式蕴涵,是化解“严峻反例”的基... 从形式蕴涵看“实质蕴涵怪论”,是化解实质蕴涵理论之“严峻反例”的谓词逻辑路径,旨在纠正经典命题逻辑定理在条件句分析中的误用,并非对条件句命题逻辑刻画的“高层次的重复”。基于受限量化域的特殊形式蕴涵,是化解“严峻反例”的基本工具。准确理解命题函数和逻辑量词,清晰分辨命题与命题函数、条件命题与条件句,对于把握形式蕴涵化解路径起着关键作用。关于“吉伯德反例”等“极严峻反例”的化解,需诉诸刻画“多重概括”的量词叠置型形式蕴涵。以受限量化域和特殊形式蕴涵刻画某些自然语言条件句的逻辑形式,澄清认知共同体关于这些语句的“为假直觉”或“为真直觉”之逻辑机理,有助于将经典逻辑正确运用于自然语言理解,对逻辑教学体系改革也具有重要意义。 展开更多
关键词 实质蕴涵怪论 严峻反例 形式蕴涵 受限量化域 命题函数
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量化域的“语义结构”释义——兼评《德语量词辖域》 被引量:1
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作者 张连文 《北京第二外国语学院学报》 2012年第10期8-16,27,共10页
量化域的语言表征层次的编码和释义是语言理论的焦点问题。量化域本质上是语义现象但同时也是接口现象。本书提出的"语义结构"表达了句子和组成部分的意义(组合性),并以此结构编码量化域。本文旨在阐明量词辖域的多因素理论... 量化域的语言表征层次的编码和释义是语言理论的焦点问题。量化域本质上是语义现象但同时也是接口现象。本书提出的"语义结构"表达了句子和组成部分的意义(组合性),并以此结构编码量化域。本文旨在阐明量词辖域的多因素理论和语义结构解释;以比较方法结合Pafel(2005)的研究综合分析量化域和线性模式,阐述独立语义结构与句法衍生的逻辑式的区别。系统研究发现Pafel论证的语义结构和句法-语义的平行结构符合Jackendoff的概念结构以及对应/接口规则连接的平行架构框架。 展开更多
关键词 量化域 表征层次 语义结构 接口 平行架构
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基于三分支图外部注意力网络的轻量化跨域序列推荐
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作者 张劲羽 马晨曦 +1 位作者 李超 赵中英 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期1930-1944,共15页
跨域序列推荐(cross-domain sequential recommendation,CSR)旨在通过挖掘用户在多域混合序列中的行为偏好来为其提供跨域个性化推荐服务.近年来,研究人员开始尝试将图卷积网络(graph convolution network,GCN)集成到CSR中,以建模用户... 跨域序列推荐(cross-domain sequential recommendation,CSR)旨在通过挖掘用户在多域混合序列中的行为偏好来为其提供跨域个性化推荐服务.近年来,研究人员开始尝试将图卷积网络(graph convolution network,GCN)集成到CSR中,以建模用户和项目之间的复杂关系.然而,基于图的CSR方法大多通过复杂的结构来捕捉用户在多个域中的序列行为模式,这导致其通常具有较高的计算复杂度和较大的内存开销,限制了模型在资源受限设备上的应用.此外,已有的轻量级图跨域序列推荐方法认为,应该采用单层聚合协议(single layer aggregating protocol,SLAP)来学习跨域序列图(cross-domain sequential graph,CSG)上的嵌入表示.基于这种协议的图卷积网络,能够规避多层聚合协议所带来的额外跨域噪声,但却难以捕捉域内的高阶序列依赖关系.为了解决上述挑战,提出了一种轻量级的三分支图外部注意力网络(tri-branches graph external attention network,TEA-Net).具体而言,TEA-Net首先将原始CSG分为域间以及域内序列图,并设计了一种并行的三分支图卷积网络结构来学习图中的节点表示.该结构能够以较低的计算开销,在不引入额外跨域噪声的条件下,学习域间的低阶协同过滤关系和域内的高阶序列依赖关系.其次,在三分支结构的基础上,提出了一种改良的外部注意力(external attention,EA)组件,该组件移除了EA中的非线性通道,使其能够以更低的开销挖掘项目序列依赖关系并将注意力权重在多个分支上共享.在2个真实数据集上进行了广泛的实验来验证TEA-Net的性能表现.与10种最先进的CSR方法相比,TEA-Net在轻量化性能和预测精度方面均取得了更好的结果. 展开更多
关键词 推荐系统 量化序列推荐 外部注意力 图神经网络 协同过滤
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OFDM测距中的最佳轨迹匹配相噪补偿算法 被引量:1
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作者 李晓辉 谢羿 +1 位作者 石潇竹 袁江伟 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第3期704-710,共7页
近年来,正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)被广泛应用于高精度无线测距系统中。针对OFDM高精度测距系统对相位噪声非常敏感的问题,提出了基于区域量化的分级最佳轨迹匹配相位噪声补偿算法,首先根据实际相... 近年来,正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)被广泛应用于高精度无线测距系统中。针对OFDM高精度测距系统对相位噪声非常敏感的问题,提出了基于区域量化的分级最佳轨迹匹配相位噪声补偿算法,首先根据实际相位噪声轨迹设计了基于区域量化的两级码本,然后通过分段匹配的方法在码本中选择最接近实际的相位噪声轨迹。仿真结果与分析表明所提方法在相同估计精度条件下可以有效地降低轨迹匹配复杂度,且所提算法可以有效地跟踪实际相位噪声轨迹,在保证码本覆盖范围的前提下得到了接近最优的测距精度。 展开更多
关键词 高精度测距 相位噪声 量化域 轨迹匹配
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