名词作定语修饰名词

名词可以作定语修饰名词,作定语的名词往往是说明其中名词的材料、用途、时间、地点、内容、类别等。 
⒈材料 a diamond necklace a bamboo pole paper money a stone bridge 
⒉用途 a meeting room the telephone poles the railway staion trade union water pipe welcome speech eye drops 
⒊时间 a day bed the dinner party the Apring and Autum Period evening suit midday lunch 
⒋地点 London hotels Beijing University body temperature the spaceship floor the kitchen window 
⒌内容 a story book piano lessons the sports meet oxygen supply the air pressure the grammar rules ⒍类别 children education enemy soldiers a bus driver 作定语用的名词一般没有与之相应的同根形容词。它既可以是有生命的,也可以是无生命的;既可以是可数的,也可以是不可数的。它能表明被修饰的名词的A.地点、B.时间、C.目的或用途、D.种类、E.原料或来源等等。
例如:A.city streets城市街道,a corner shop街道拐角的商店,a kitchen table厨房桌子,a roof garden屋顶公园;
B.summer holidays暑假,Sunday papers星期日报纸,November fogs十一月的雾季;
C.a tennis court网球场,a tennis club网球俱乐部,a peace conference和平会议,milk bottles牛奶瓶;
D.a love story爱情故事,a murder story凶杀案故事,traffic lights交通管理用的红绿灯,a train driver火车司机;
E.stone walls石墙,straw hats草帽,rubber boots胶鞋,pineapple juice菠萝汁,plant fat植物脂肪。 
名词作定语时,一般用单数形式,但在个别情况下也有用复数的。
例如: goods train货车,sports meeting运动会,machines hall展览机器的大厅。 注意:被修饰的名词变复数时,一般情况下,作定语用的名词不需要变为复数形式,但由man或woman作定语修饰的名词变成复数时,两部分皆要变为复数形式。
例如: man doctor—men doctors 男医生 woman singer—women singers 女歌手
 有的作定语用的名词有与之相应的同根形容词。一般情况下,名词作定语侧重说明被修饰的名词的内容或性质;同根形容词作定语则常常描写被修饰的名词的特征。
例如:
"bold watch"指手表含有金的性质;而"golden watch"则表示手表是金色的特征,不一定含有金。
再举两例: 
stone house 石头造的房子 
stony heart 铁石般的心肠 
peace conference 和平会议 
peaceful construction 和平建设 名
词作定语与名词所有格作定语有时是有区别的。一般来说,名词作定语通常说明被修饰的词的性质,而名词所有格作定语则强调对被修饰的词的所有(权)关系或表示逻辑上的谓语关系。
例如:在“the Party members(党员)”中,名词定语表示members的性质;在“the Party's calls(党的号召)”中,Party具有动作发出者的作用,calls虽然是名词,却具有动作的含义。
再举一例:
 a student teacher 实习教师 
a student's teacher 一位学生的老师
内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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