23、语言句法与大脑神经解剖的奥秘

语言句法与大脑神经解剖的奥秘

1. 语言句法概述

在探讨语言相关内容时,我们主要聚焦于句法问题,尤其是句法生成规则,暂不涉及语义、理解或听觉等超出当前模型范畴的问题。目前,诺姆·乔姆斯基的最简方案在语言句法领域占据主导地位。

1.1 句法基础概念

通常,我们会区分句法原子和复合形式。单词由被称为词素的认知原子单位组成,研究词素构建单词的经验性句法规则的学科叫做形态学。单词会聚合形成更大的单位,如成分、短语、从句和句子等,这些单位和子单位会被分配到不同层次的类别,即句法特征,例如名词、动词、限定词、形容词等词性,以及动词短语、限定词短语、时态短语等短语类型,这些分类会融入句法规则中。

1.2 最简方案的句法规则

20世纪90年代初,乔姆斯基提出了一种简化的递归句法模型,至少在从句层面,所有语言都源于两种基本组合操作,语言间的差异对基本结构而言是表面的。该结构可能源于人类大脑的某种神经生物学特性,而我们的灵长类近亲缺乏这种特性,因为它们没有先天的递归能力,虽能被教会有限形式的递归,但无法发展出真正的语言,而人类通常在两到三岁时就能掌握递归句法。

最简方案在从句层面的具体规则如下:
1. 递归性 :已形成的句法产物可返回进行再处理。
2. 句法原子 :词素是句法原子,假定为形态学层面的输出,并被赋予特定的分类或特征。
3. 合并操作(Merge) :词素组合形成更大的分子结构,这种组合行为称为合并,会产生二叉解析树,递归性表现为将已生成的树组合成更大树的能力。存在一些关于选择模

【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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