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师范院校心理学开放性实验教学模式的探讨 被引量:5
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作者 宣宾 宣寒 袁学松 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2010年第10期107-109,共3页
心理学专业中传统的实验教学以演示性和验证性实验居多,开放性实验教学模式旨在通过设计性实验和开放性实验系统,以课程设计、毕业论文及承担科研任务的方式来培养学生发现问题、分析问题和解决问题的能力,激发学习兴趣,提高研究性学习... 心理学专业中传统的实验教学以演示性和验证性实验居多,开放性实验教学模式旨在通过设计性实验和开放性实验系统,以课程设计、毕业论文及承担科研任务的方式来培养学生发现问题、分析问题和解决问题的能力,激发学习兴趣,提高研究性学习的水平。 展开更多
关键词 开放性实验 师范院校 心理学
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育龄女性在月经周期三个时相中的情绪Stroop效应 被引量:6
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作者 宣宾 吴静婧 +1 位作者 曹亢 袁学松 《中国心理卫生杂志》 CSSCI CSCD 北大核心 2011年第5期391-395,共5页
目的:探索正常育龄女性在月经周期不同时相的情绪注意偏向。方法:方便选取某高校育龄女性80名,运用情绪Stroop任务,采用被试内2因素重复测量设计,比较卵泡初期、排卵期和黄体中期对不同情绪效价双字词颜色辨别的正确率和反应时。结果:... 目的:探索正常育龄女性在月经周期不同时相的情绪注意偏向。方法:方便选取某高校育龄女性80名,运用情绪Stroop任务,采用被试内2因素重复测量设计,比较卵泡初期、排卵期和黄体中期对不同情绪效价双字词颜色辨别的正确率和反应时。结果:对情绪词颜色辨别正确率的时相主效应显著,女性在排卵期低于黄体中期(P<0.05)。词语类型和月经时相在情绪词颜色辨别的正确率和反应时上均存在交互作用。对负性词颜色判断的正确率,女性在排卵期低于卵泡初期和黄体中期(均P<0.05);负性词颜色判断的反应时,女性在黄体中期高于卵泡初期和排卵期,差异虽无统计学意义但达边缘显著水平(均P<0.08)。中性词和正性词在3个时相中的成绩差异无统计学意义。结论:女性在黄体中期较其他时相表现出更为明显的情绪Stroop效应,在月经周期的3个时相中对负性情绪注意偏向变化较为明显。 展开更多
关键词 月经周期 情绪Stroop任务 卵巢激素 描述性研究
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一种可靠信任推荐文本分类特征权重算法 被引量:6
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作者 焦庆争 蔚承建 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第2期472-474,共3页
从可信计算角度,提出一种可靠信任推荐文本分类特征权重算法,分析了特征在文档中的特性,基于Beta分布函数研究了特征与文档类之间的信任关系,建立特征权重计算模型,并实现简单高效的线性文本分类器。在比较实验中采用20newsgroup和复旦... 从可信计算角度,提出一种可靠信任推荐文本分类特征权重算法,分析了特征在文档中的特性,基于Beta分布函数研究了特征与文档类之间的信任关系,建立特征权重计算模型,并实现简单高效的线性文本分类器。在比较实验中采用20newsgroup和复旦中文语料集。与TFIDF算法进行性能比较,实验结果显示该算法性能较TFIDF显著提高,并对非平衡语料具有良好的适应性。 展开更多
关键词 文本分类 特征权重 可信计算 概率确定性密度 自然语言处理
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分布权值调节概率标准差的文本分类方法 被引量:2
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作者 焦庆争 蔚承建 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第12期3303-3306,共4页
针对文本分类问题,基于特征分布评估权值调节特征概率标准差设计了一种无须特征选择的高效的线性文本分类器。该算法的基本思路是使用特征概率标准差量化特征在文档类中的离散度,并作为特征的基础权重,同时以后验概率的Beta分布函数为基... 针对文本分类问题,基于特征分布评估权值调节特征概率标准差设计了一种无须特征选择的高效的线性文本分类器。该算法的基本思路是使用特征概率标准差量化特征在文档类中的离散度,并作为特征的基础权重,同时以后验概率的Beta分布函数为基础,运用概率确定性密度函数,评估特征在类别中的分布信息得到特征分布权值,将其调节基础权重得到特征权重,实现了线性文本分类器。在20Newsgroup、复旦中文分类语料、Reuters-21578三个语料集进行了比较实验,实验结果表明,新算法分类性能相对传统算法优势显著,且稳定、高效、实用,适于大规模文本分类任务。 展开更多
关键词 文本分类 特征概率标准差 特征离散度 特征分布 Beta概率密度函数 自然语言处理
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一种基于特征投票的文本分类方法 被引量:1
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作者 焦庆争 蔚承建 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第9期200-202,共3页
基于特征投票机制设计一种线性文本分类方法,运用信任机制理论分析文档类别对特征的信任关系,给出具体特征信任度的模型,并在Newsgroup、复旦中文分类语料、Reuters-21578 3个广泛使用且具有不同特性的语料集上与传统方法进行比较。实... 基于特征投票机制设计一种线性文本分类方法,运用信任机制理论分析文档类别对特征的信任关系,给出具体特征信任度的模型,并在Newsgroup、复旦中文分类语料、Reuters-21578 3个广泛使用且具有不同特性的语料集上与传统方法进行比较。实验结果表明,该方法分类性能优于传统方法且稳定、高效,适用于大规模文本分类任务。 展开更多
关键词 文本分类 特征投票 经验概率 自然语言处理
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高效的信任机制线性文本分类方法
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作者 焦庆争 蔚承建 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2010年第10期2367-2371,共5页
基于信任机制设计了一种无须特征选择的高效的线性文本分类方法。面向特征与文档类的信任关系,使用bata概率密度函数评估特征的可靠度,提出特征对文档类的忠诚度的计算模型,基于忠诚度实现简单的线性文本分类器。采用20Newsgroup、复旦... 基于信任机制设计了一种无须特征选择的高效的线性文本分类方法。面向特征与文档类的信任关系,使用bata概率密度函数评估特征的可靠度,提出特征对文档类的忠诚度的计算模型,基于忠诚度实现简单的线性文本分类器。采用20Newsgroup、复旦中文分类语料、SEWM2007评测语料等3个具有典型特征的单标签语料集,以朴素贝叶斯、KNN为比照算法进行了比较实验。实验结果表明,相对于传统算法,该算法分类性能显著提高,对不均匀语料和高维特征处理表现出很强的稳定性,同时算法执行速度快,适于大规模文本分类。 展开更多
关键词 文本分类 信任机制 可靠度 bata概率密度函数 自然语言处理
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