5、语言理解与解释的深度剖析

语言理解与解释的深度剖析

在日常交流和思考中,我们常常会遇到理解和解释各种信息的情况。那么,我们是否对每一个符号都进行解释呢?这是一个值得深入探讨的问题。

解释符号的情况分析

当有人给我们下达命令时,我们并不总是对其进行解释。有时,我们只是直接理解所听到或看到的内容,就像看到眼前的事物一样直接。解释符号,即给符号添加解释,这一过程并非在我们理解符号时总会发生。存在我们解释所收到命令的情况,也有不进行解释的情况。例如,当有人问“现在几点了”,我们不会在内心进行解释工作,而是直接对所看到和听到的做出反应。

再看一个例子,一个心不在焉的人听到“向右转”的命令却向左转了,之后一拍脑门说“哦,是‘向右转’!”然后向右转。这时,他是想到了解释吗?这引发了我们对于解释是否在这种情况下发生的思考。

我们不仅会解释文字,也可能会解释面部表情。比如,我们会把一个面部表情解释为威胁性的或者友好的,但这也不是必然会发生的。当我们看到一个威胁性的面孔时,有人可能会说仅仅感知到还不够,还需要进行解释。就像有人拔出刀,我们会说“我把这理解为一种威胁”。

此外,命令某人理解一个命题是否有意义呢?这需要区分不同的情况。有些命令我们无法执行,比如举起对我们来说太重的重物、抬起瘫痪的手臂、竖起一根头发、记起已经忘记的名字、理解一个命题等。以举起瘫痪的手臂为例,理解这个命令意味着能够展示如果执行它会是什么样子。我们可以想象或描绘手臂运动的样子,但如果手臂在命令下抬起来了,我们也不能说我们举起了它,因为实际上我们并没有完成这个命令。

理解单词与使用能力的关系

人们常说,理解一个单词意味着知道它如何被使用。那么,知道这一点又意味着什么呢?我

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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