在…视域下是什么意思_“视域”与“视阈”之辨

本文探讨了“视域”和“视阈”在表示“视野”语义上的异同,从“域”和“阈”的文字源流进行考察,分析其在区域、邦国、界限等意义的演变,并指出它们在使用上的规范建议。

当下很多论文题目都采用从“×ב视域’

/

‘视阈’下„„”的格式,多半是从某一理论视

域(视阈)下来分析现实问题。如靳涌韬《教育学视域下我国现代学校变革有效性研究》

,张

扬《网络舆论监督视阈下的廉政建设研究》„„二词在表示“视野”语义上使用无别,实际

上有同有异。本文就“视域”

“视阈”二词从语言文字的角度来分析其语义异同,以便对其

规范使用提出建议。

一、

“域”和“阈”的文字源流考察

分析“视域”和“视阈”二词,重点放在“域”和“阈”两字上。两字声符相同,■,

或又从土,阈,从门或声,都读作

y

ù,只是形符不同,

“域”从土,

“阈”从门。

(一)

“或”

“国”

“域”

《说文

?

戈部》

“■,邦也。从口,从戈以守一,一,地也。■,或又从土。

”段玉裁注:

“既从口从一矣,又从土,是后起之俗字。

”可见“域”是“或”的后起字。

“或”

(

y

ù)本是

个会意字,

“或”的甲骨文写法是■:左边是“戈”

,中间的“囗”表示城墙,并有武器守卫。

“或”

字的本义是

“区域”

吴大徵

《说文古籀补》

“或,

古国字,

以戈守囗,

象城有外垣”

后来由区域引申为“邦国”的“国”

。后世

“或”假借为无定代词,

邦国义分化出在“或”

之外再套上个“囗”的形声字“

??

(国)

??

(国)

《说文》

“国,邦也。从口,从或。

高鸿缙在《中国字例》说:

“国之初字,从囗,一为地区之通象,合之为有疆界之地区之意为

通象,

故为象形意而属指事符

;

益之以戈声,

故为指示符加声之形声字。

周时借用为或然之或,

乃加囗(即围字)为意符作国„„徐灏曰:

‘邦谓之国,封疆之界谓之域,古但以域字为之’

是也”

从中看出

“国”

的本义是

“区域”

更早以前写作

“或”

字。

“或”

是古字,

“国”

“域”

都是“或”的后起字。现示例如:

(

1

)以天下土地之图,周知九州地域广轮之数。

(

《周礼

?

地官

?

大司徒》

)

(

2

)古帝命武汤,正域彼四方。

(

《诗

?

商颂

?

玄鸟》

)

(

3

)葛生蒙棘,敛蔓于域。郑玄笺:

“域,茔域也”

(

《诗

?

唐风

?

葛生》

)

(

4

)和而不唱,知不出乎四域。

(

《庄子

?

德充符》

)

(

5

)人域是域,士君子也。

(

《史记

?

礼书》

)

第一例可看出域的本义是“区域”

,后引申为邦国、葬地、界限、居处义。再后来引申为

近代一个抽象数学概念,如“值域”

数学名词,函数经典定义中,因变量改变而改变的取

值范围叫做这个函数的值域。

(二)

“阈”

《说文》

“阈,门榍也。从门,或声。

《论语》曰:

‘行不履阈’

。■,古文从阈从洫。

可知,

“阈”的本义是门槛。

《尔雅

?

释宫》

?

晃街

?

阈。

”邢

?m

疏:

?

徽撸

?

孙炎云:

‘门限也。

’经传诸注皆以阈为

门限,谓门下横木为内外之限也。

”如:

(

6

)不践阈。

(

《礼记

?

曲礼》

)

随后过了这个门槛,到了门外,自然就可以看到整个“门楣”了,如(

7

)仰瞻城阈,俯

惟阙庭。

(三国魏

?

曹植《应诏》

)

后来由门限就引申出后来的

“界限”

之意。

(

8

)

宜其咽喉九州,

阃阈中夏。

(唐

?

贾至

《虎

牢关铭序》

)

所以“阈”字最初是指门槛,因为门槛之意分出门内门外,故而有门限之意。后来慢慢

引申出界限的意思。

王力指出“同源字,常常是以某一概念为中心,而以语音的细微差别(或同音)

,表示相

近或相关的几个概念。

[1]

他在

《同源字典》

中指出

“阈”

“限”

(亦作□)

?y

(亦作

“阃”

)

是一组同源字。

《说文》

“限,阻也,一曰门榍。从阜,艮声。

”又:

“榍,限也。

《广韵

?

产韵》

“□,

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本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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