日语N5知识点 - 名词

本文详细介绍了日语N5级别的名词用法,包括「だ形」表示肯定,「ない形」表示否定,「た形」表示过去,以及「の形」和「で形」的使用场景。通过实例解析了名词在不同情况下的变形和意义。

一. 名词

  1. 名词的简体

a. 名词「だ形」

以「名词+だ」的形式,对主语或主题给予肯定,相当于中文的“是”。它可以后续表示原因的「から」,表示推测的「だろう/でしょう」。其中「だろう」是简体,「でしょう」是敬体

ここは教室だ。そこはお手洗いだ。
这里是教室。那里是洗手间。

彼は日本人だから、日本語が上手だ。
因为他是日本人,所以日语讲得好。

あの人は日本人だろう。でしょう。
那个人大概是日本人吧。

b. 名词「ない形」

以「名词+ではない/じゃない」的形式,对主语或主题给予否定,相当于中文的“不是”。可以后续表示原因的「から」、表示转折的「が/けれども」、表示推测的「だろう/でしょう」。其中「じゃない」属口语表达。

私は日本人ではない。中国人だ。
我不是日本人,是中国人。

明日は七日ではないだろう。
明天大概不是七号吧。

c. 名词「た形」

以「名词+だった」表示过去肯定。 以「名词+ではなかった」表示过去否定。口语可用「じゃなかった」

昨日はいい天気だった。おとといはいい天気ではなかった。
昨天是个好天气。前天天气不好。

その時、私は社長ではなかったから、給料は少なかった。
当时,我还不是社长,所以工资很少。

ここは昔、町ではなかっただろう。/でしょう。
从前这里大概不是城镇吧。

d. 名词「の形」

日语中除了专用名词外,一般情况下,名词与名词之间要用助词「の」连接。除了表示所属关系,相当于中文“的”的意思外,很多情况很难翻译成“的”。

母は毎日家の掃除をします。
妈妈每天打扫屋子。

私は毎日英語の勉強をします。
我每天学习英语。</

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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