24、世界英语中进行体的变异与前置-ing 分词的时体性

世界英语中进行体的变异与前置-ing 分词的时体性

在英语的学习和研究中,进行体和前置 -ing 分词是两个重要的语法现象。它们在不同的英语变体中有着不同的表现和用法,这反映了英语在全球范围内的多样性和变化。下面我们将深入探讨世界英语中进行体的变异以及前置 -ing 分词的时体性问题。

世界英语中进行体的变异

进行体在不同的英语变体中存在着显著的差异。在一些情况下,进行体可以用副词 “still” 来标记,而不是传统的进行体形式。这种现象可能源于与缺乏时态和体标记的当地语言的接触,也可能是一种将时间副词重新分析为体标记的 “普遍创新过程”。

研究发现,与大多数先前的研究结果相反,美式英语中进行体的使用频率低于英式英语。不过,许多先前的研究主要关注书面语言,而本研究侧重于口语。语料库的内容可能是影响这一数据的一个因素,尽管本研究使用的语料库内容相对相似。在自发对话中,英式英语比美式英语更频繁地使用进行体,这与书面语言中的情况相反。

为了研究进行体在不同英语变体中的使用频率,选择了两种测量类型:M 系数用于与先前的研究进行比较,V 系数用于比较本研究中不同变体的数据。使用这些系数得到的结果令人惊讶地相似,尽管不同变体从最频繁使用进行体到最不频繁使用的顺序略有变化,但变体之间的差异有所减小。

初步研究结果显示,母语和非母语英语变体并没有按照同类聚集,而是在整个范围内均匀分布。传统的英式英语和美式英语以及受中文影响的香港英语和新加坡英语处于使用频率较低的一端。在进一步讨论影响进行体使用的可能因素之前,需要对形态句法和语义元素进行更详细的分析。

前置 -ing 分词的时体性

分词一直被视为一个特殊的词类,其

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值