ragel学习

Ragel学习笔记

解决的问题

采用一个连续的可能庞大的正则表达式，可以有一些分块式action，或者只是判断某一串符合此表达式。采用解决问题模型为有限状态机。

语法

嵌入C, C++, Objective-C, D, Go,Java and Ruby.

多行代码

%%{

… …

}%%

单行代码%%

实例代码

#include

#include

%%{

machine foo;

main :=

( 'foo' | 'bar' )

0 @{ res = 1; };

}%%

%% write data;

int main( int argc, char **argv )

{

int cs, res = 0;

if ( argc > 1 ) {

char *p = argv[1];

char *pe = p + strlen(p) + 1;

%% write init;

%% write exec;

}

printf("result = %i\n", res );

return 0;

}

状态机名

machine fsm_name;

必须在块开头注明，如上例。如果没注明则用先前使用的，如没有则报错。可以采用多文件编译include为关键字导入文件。

定义语句

= ;

名为name的state直到定义实例化（被引用时（下一个为:=形式））才生成，该语句类似一个类的定义

状态机实例化

:= ;

该语句产生状态机的一个状态，名为main的状态为初始start状态。

%% write init // 该命令设置cs (current_state) 为main的状态，即为start状态

如果没有main 则最近一个实例化的状态即为开始状态。

在外部执行控制语句可以通过设置cs来设置状态机，内部执行，采用fcall fgoto fnext实现状态切换。

导入ragel代码

include FsmName "inputfile.rl";

如果没名会与当前状态机同名，如果没输入文件，则导入FsmName，检索路径与当前文件相同，可以通过-I命令增加include 检索路径，同makefile。

导入定义

import "inputfile.h";

文件内容形如：（单引号类似命令标记）定义name 为number(纯数字) 或者lit_string(字符串)

name '=' number

name '=' lit_string

'define' name number

'define' name lit_string

如果输入文件为一个ragel 程序则忽略所有tokens，检索路径与当前文件相同，可以通过-I 命令增加import检索路径，同include。

Ragel块解析词典语法规则

(1) # 单行注释

(2) “” …? // []，四种符号作为语句分隔符，在其中\0 \a \b \t \n \v \f \r字符可以被读取，/ 反斜杠为转移字符，例如出现在行尾则表示连接下一行，正则表达式中作为转移字符或者终止符。也有一些不支持的操作符。

(3) {} 主代码中表示一个action，代码拷贝，类似于inline

(4) [+-]?[0-9]+ 表示一个可以有符号的十进制整数。0x[0-9A-Fa-f]+表示十六进制整数

(5) 关键词access, action, alphtype, getkey, write, machine and include.

(6) [a-zA-Z_][a-zA-Z_0-9]*标示符：字母或者_开头

(7) 空格作为代码间分隔符（not a state）

状态机ABC

(1) …hello? 串联状态机h to o 5个字符作为开始到结束6种状态的转换

(2) “hello” 同上

(3) [hello] 或语句同正则表达式hello五个字符中任意一个。[^H]表示非H的字符

(4) 42 一个状态转变，short的-32768-32767

(5) /simple_regex/ 正则表达式，其中any代表.或者[]的集合，[a-z]*是有意义的。/GET/i表示GET大小写不敏感正则表达式。表达式是不能太复杂

/ab*[c-z].*[123]/状态机如下，其中DEF代表对应的状态转移因子。

(6) builtin_machine

定义如下二元状态的内置状态变量。

---- any ---- Any character in the alphabet.

---- ascii ---- Ascii characters. 0..127

---- extend ---- Ascii extended characters. This is the range -128..127 for signed alphabets

and the range 0..255 for unsigned alphabets.

---- alpha ---- Alphabetic characters. [A-Za-z]

---- digit ---- Digits. [0-9]

---- alnum ---- Alpha numerics. [0-9A-Za-z]

---- lower ---- Lowercase characters. [a-z]

---- upper ---- Uppercase characters. [A-Z]

---- xdigit ---- Hexadecimal digits. [0-9A-Fa-f]

---- cntrl ---- Control characters. 0..31

---- graph ---- Graphical characters. [!-~]

---- print ---- Printable characters. [ -~]

---- punct ---- Punctuation. Graphical characters that are not alphanumerics. [!-/:-@[-`-----~] ---- space ---- Whitespace. [\t\v\f\n\r ]

---- zlen ---- Zero length string. ""

---- empty ---- Empty set. Matches nothing. ^any

优先级

集合

（1）expr|expr

(2) expr&expr

(3) expr-expr

(4) expr--expr

这一语句与expr-(any*expr any*)作用相同，expr代表某一语句（5）expr.expr

main := /[^\n]*\n/* . 'EOF\n';

。。。…

。。。。。。

命令

-V: 可视化

-S –M 检查

-X 编译状态机为xml格式User Actions

action ActionName {

/* Code an action here. */ count += 1;

}

Enter action expr>action

Finishing action expr@action

All transition action Main:=(…m1?|…m2?)$A

Leaving action

Expr%action

极限学习机

1 介绍 我们在这提出一个基于在线极限学习机和案例推理的混合预测系统。人工神经网络(ANN)被认为是最强大和普遍的预测器，广泛的应用于诸如模式识别、拟合、分类、决策和预测等领域。它已经被证明在解决复杂的问题上是非常有效的。然而，神经网络不像其他学习策略，如决策树技术，不太常用于实际数据挖掘的问题,特别是在工业生产中，如软测量技术。这是部分由于神经网络的“黑盒”的缺点，神经网络没能力来解释自己的推理过程和推理依据，不能向用户提出必要的询问，而且当数据不充分的时候，神经网络就无法进行工作。所以需要神经网络和其他智能算法结合，弥补这个缺点。 案例推理的基本思想是：相似的问题有相似的解（类似的问题也有类似的解决方案）。经验存储在案例中，存储的案例通常包括了问题的描述部分和解决方案部分；在解决一个新问题时，把新问题的描述呈现给CBR系统，系统按照类似案件与类似的问题描述来检索。系统提交最类似的经验(解决方案部分)，然后重用来解决新的问题。CBR经过二十多年的发展，已经成为人工智能与专家系统的一种强有力的推理技术。作为一种在缺乏系统模型而具有丰富经验场合下的问题求解方法，CBR系统在故障诊断、医疗卫生、设计规划集工业过程等大量依赖经验知识的领域取得了很大的成功。但是由于案例属性权值的设定和更新问题，CBR 在复杂工业过程的建模与控制工作仍处于探索阶段，尤其对于预测回归问题，研究的更少。 不同于传统学习理论，2006年南洋理工大学Huang GB教授提出了一种新的前馈神经网络训练方法-极限学习机（ELM），能够快速的训练样本（比BP神经网络训练速度提高了数千倍），为在线学习和权值跟新奠定了基础。我们提出的基于在线极限学习机的案例推理混合系统，能够使用案例来解释神经网络，用在线学习的方法为案例检索提供案例权值和更新案例权值，为在线预测某些工业生产提供了较好的模型。 2使用在线极限学习机训练特征权值的算法 2.1 训练和更新样本特征权值（不是训练样本权值的，要记好，从新选择小题目） 在这一节中我们提出如何使用在线极限学习机确定和更新案例库属性权值。首先使用固定型极限学习机【】对给出的数据进行充分的训练，使训练的样本达到预期的误差范围内。通过训练后的网络和

物理学习中的常见运动模型

物理学习中的常见运动模型 高中物理知识就是在初中物理知识基础上进行延伸与发展的,其主要就是从表面的物理现象转向更加深入的物理研究。我们在对其进行学习的时候,可以清楚感受到物理运动知识的逐渐深入。本文就结合实际的例题,对高中物理中常见的一些运动模型进行分析。 物理这门学科中的知识点就是建设在现实客观事物上的,所以我们在对其进行学习的时候需要学习观察与思考,在实际中逐渐地总结经验,对一些物理的定义以及定律进行深入了解与掌握。这样才能够对运动相关的问题进行有效解答,并以此提升自己的解题效率与物理学习水平。 圆周运动模型 圆周运动就是曲线运动中十分关键的一个部分,我们在对其进行学习的时候已经先对曲线运动的相关规律进行了理解,在学习与解答圆周运动时就比较简单。而匀速圆周运动就是圆周运动知识点中比较常见的部分,在对其进行学习的时候我们要掌握线速度、角速度以及周期等相关的概念与之间的关系,这样才能够将定律使用到实际的例题中。在这里主要就是将匀速圆周运动作为例子进行讲解。 例题1:在地球的表面上有纬度不同的两个点,其分别就是a与b。若就是将地球当做一个球体,则ab两个点随着地球进行自转,同时进行匀速性的圆周运动,那么?@两个点在下面

哪个方面的大小就是一样的？ A、线速度 B、角速度 C、加速度 D、轨道半径 解析:这道题目就是一道十分典型的运动问题,我们在对这种题型进行解答的时候,要首先对这种运动的相关规律进行理解。我们在学习匀速圆周运动的时候就知道:线速度V、角速度,周期T以及频率f之间的相互关系,在物理教材中也有详细的描写:v=2πr/T,ω=2π/T=2πf,v=rω等等相关的式子。因此在解答这道题目的时候我们就能够根据V=rω来断定AC都不正确,因此正确的答案只有B选项。 直线运动模型 高中物理中的直线运动分成了匀速直线运动与匀变速 直线运动。我们在对其进行学习的时候首先就需要对相关的基础性定义进行理解。例如其中将速度不变的直线运动称之为匀速直线运动,其特点就是物体在任何时间中经过的路程与时间的比值就是一定的,其中瞬时速度的大小与方向都不变,速度也不会发生变化,其中合外力就是零,公式就是:s=vt。但就是在实际生活化中就是不存在绝对匀速直线运动的,其只就是将一个实际运动进行相似的处理,这就是一种被理想化的运动模型。在这里主要就是将匀速直线运动进行阐述。 例题2:在一个匀速行驶的大巴中,一位同学正在往各个方向使用一样的力进行立定跳远,根据这个现象在以下选项中找出正确的说法。

学习者的学习风格分析

学习者的学习风格分析 到底什么是学习风格？对于这个问题，到目前为止还没有一个完全统一的定论。有的人将它定义为，"学习风格是个人喜好的掌握信息和加工信息的方式"；还有的人认为，"学习风格是心智加工个性化的一般行为倾向，它是智力的个性特征"；另一种更加综合的观点认为，"学习风格是一种不管学习任务的特殊要求而采用特殊学习策略的偏好，是一种信息加工的图式"。我国著名教育心理学家邵瑞珍教授等人编著的《教育心理学》一书中指出："学习风格是学习者持续一贯的带有个性特征的学习方式，是学习策略和学习倾向的综合。"从以上的定义可以看出，学习风格是灵活的个人喜好、习惯或者个性特征。 学习风格的分类方法有许多种，每个人都从不同的角度对学习风格进行了考查。考伯（KOlb）根据学习风格的知觉和加工动力特征，将学习风格划分为：善于想象的、善于吸收的、善于逻辑推理的、善于调和的。所谓善于想象的学习者就是吸收具体的信息进行思维加工，并把他们所看到的进行概括。善于吸收的学习者则从抽象的观念出发进行思维加工，他们边思考边看。善于逻辑推理的学习者从经验中抽象出信息并进行积极加工，他们从一个观念出发然后通过试验验证它。善于调和的学习者感知具体的信息并积极地加工，他们是感觉者、试探者和操作者。 劳特斯（Lotas）根据心理的类型，将学习风格划分为四种类型：情感1、认知2、认知1、情感2, 三等四种类型。具有情感1学习风

格的学习者喜好在群体中学习，对他人非常敏感，而且根据他人的情感进行决策。具有认知2 学习风格的学习者则喜欢用事实建构和理解理论。具有认知 1学习风格的学习者所关心的是生活的实践方面．并根据精确的信息进行决策。具有情感2 学习风格的学习者关心的是生活的意义和目的，他们根据道德和美学进行决策。费舍（Fischer etc）等人则把学习风格划分为：情感的（两种类型）、增量的、感知通才--专才的、直觉的。第一种情感风格的学习者需要具有情感氛围的学习环境。第二种情感风格的学习者需要观点和活动的动力重叠。增量风格的学习者要求有一种逻辑--序列的结构。感觉通才的学习者往往是一个多感知的学习者，而感觉专才的学习者则喜欢某一种感知方式（听或看）。直觉的学习者根据不系统的信息和经验，突然洞察和产生意义并精确地概括。麦卡锡（McCarthy）则综合了前面研究者的理论，形成了一种新的学习风格划分方式。他把学习风格划分为创新的、分析的、常识的和动力的等四种类型。创新的学习者通过个人的参与和学习者之间的讨论寻求意义，他感知具体的信息并随意地进行加工，这种类型的学习者具有善于想象的风格。分析的学习者评价权威的事实和观点，抽象地感知信息，并进行思维加工。这种学习者在传统的课堂教学中非常成功。常识性的学习者想要知道事物到底是如何运作的，并寻找事物的关系。动力的学习者是冒险者，他们往往对隐藏的可能性有兴趣，所以他们是很好的问题解决者和创造者。格莱高克（Cregorc）为了测定学习者的学习风格，设计了一种自我报告的工具。在这个测定工具中，他把学习风格划分为：

极限学习机简介

1 極限學習機 傳統前饋神經網絡采用梯度下降の迭代算法去調整權重參數，具有明顯の缺陷： 1） 學習速度緩慢，從而計算時間代價增大； 2） 學習率難以確定且易陷入局部最小值； 3）易出現過度訓練，引起泛化性能下降。 這些缺陷成為制約使用迭代算法の前饋神經網絡の廣泛應用の瓶頸。針對這些問題，huang 等依據摩爾-彭羅斯（MP ）廣義逆矩陣理論提出了極限學習(ELM)算法，該算法僅通過一步計算即可解析求出學習網絡の輸出權值，同迭代算法相比，極限學習機極大地提高了網絡の泛化能力和學習速度。 極限學習機の網絡訓練模型采用前向單隱層結構。設,,m M n 分別為網絡輸入層、隱含層和輸出層の節點數，()g x 是隱層神經元の激活函數，i b 為閾值。設有N 個 不同樣本(),i i x t ，1i N ≤≤，其中[][]1212,,...,,,,...,T T m n i i i im i i i in x x x x R t t t t R =∈=∈，則極限學習機の網絡訓練模型如 圖1所示。 圖1 極限學習機の網絡訓練模型 極限學習機の網絡模型可用數學表達式表示如下： ()1,1,2,...,M i i i i j i g x b o j N βω=+==∑

式中，[]12,,...,i i i mi ωωωω=表示連接網絡輸入層節點與第i 個隱層節點の輸入權值向量；[]12,,...,T i i i in ββββ=表示連接第i 個隱層節點與網絡輸出層節點の輸出權值向量；[]12,,...,T i i i in o o o o =表示網絡輸出值。 極限學習機の代價函數E 可表示為 ()1,N j j j E S o t β==-∑ 式中，(),,1,2,...,i i s b i M ω==，包含了網絡輸入權值及隱層節點閾值。Huang 等指出極限學習機の懸鏈目標就是尋求最優のS ，β，使得網絡輸出值與對應實際值誤差最小，即()()min ,E S β。 ()()min ,E S β可進一步寫為 ()()()111,,min ,min ,...,,,...,,,...,i i M M N b E S H b b x x T ωβ βωωβ=- 式中，H 表示網絡關於樣本の隱層輸出矩陣，β表示輸出權值矩陣，T 表示樣本集の目標值矩陣，H ，β，T 分別定義如下： ()()()()()111111111,...,,,...,,,...,M M M M N N m N M N M g x b g x b H b b x x g x b g x b ωωωωωω?++????=????++? ? 11,T T T T M N M N N N t T t βββ??????????==???????????? 極限學習機の網絡訓練過程可歸結為一個非線性優化問題。當網絡隱層節點の激活函數無限可微時，網絡の輸入權值和隱層節點閾值可隨機賦值，此時矩陣H 為一常數矩陣，極限學習機の學習過程可等價為求取線性系統H T β=最小 範數の最小二乘解?β ，其計算式為 ?H T β += 式中H +時矩陣H のMP 廣義逆。 2實驗結果

起重机联锁保护与运行极限位置限制装置

起重机联锁保护与运行极限位置限制装置 联锁保护与运行极限位置限制装置 联锁保护装置是一种联锁开关，包括由建筑物登上起重机司机室的门开关、由司机室登上桥架主梁的舱门开关、通道栏杆门的开关等。其功能是用来防止当有人正处于起重机的某些部位，或正跨入、跨出起重机的瞬间，而在司机不知晓的情况下操作起重机，在运动过程中伤人。联锁保护开关常常与紧急开关一块串联在起重机的控制电路中，只要有一个开关不闭合，起重机就不能启动。 极限位置限制装置也称行程限位开关，其功能是限制运动范围，防止行程越位。在所有类型起重机的起升机构上升极限位置、有轨运行机构的轨道端头附近都要设置。行程限位开关常常并联在机构运动的控制电路中，当向某方向的运动达到极限位置触碰限位开关时，则切断该方向的运动电路，停止该方向的运行，同时接通反向运动电路，使运行机构只能向安全方向运行。 联锁保护与运行极限位置限制装置 联锁保护装置是一种联锁开关，包括由建筑物登上起重机司机室的门开关、由司机室登上桥架主梁的舱门开关、通道栏杆门的开关等。其功能是用来防止当有人正处于起重机的某些部位，或正跨入、跨出起重机的瞬间，而在司机不知晓的情况下操作起重机，在运动过程中伤人。联锁保护开关常常与紧急开关一块串联在起重机的控制电路中，只要有一个开关不闭合，起重机就不能启动。 极限位置限制装置也称行程限位开关，其功能是限制运动范围，防止行程越位。在所有类型起重机的起升机构上升极限位置、有轨运行机构的轨道端头附近都要设置。行程限位开关常常并联在机构运动的控制电路中，当向某方向的运动达到极限位置触碰限位开关时，则切断该方向的运动电路，停止该方向的运行，同时接通反向运动电路，使运行机构只能向安全方向运行。

AGV运动学模型

第二章自动导引小车运动学模型 2.1自动导引小车的结构特点 自动导引小车的研究涉及多种技术领域，是一个典型的机电一体化多技术多学科的集成系统，其机构示意图如图2-1 自动导引小车的机械机构部分主要包括如下几个方面： (1)车体车体由车架、相应的机械电气机构、外观件等部分组成，它是自 动导引小车的基础部分。车架的设计需要考虑刚性强度、整车的平稳性等重要的机械性能，重心的位置是又一关键因素，重心越低越有利于抗倾翻。在满足车载机械电气机构、外观件以及其它装置装配空间，和整车刚性要求的条件下，尽量考虑整车的外形造型美观和轻便小巧。 (2)驱动装置驱动装置是自动导引小车行走的执行机构，它主要由车轮、 减速器、制动器、电机及速度控制器等部分组成。通常情况下，驱动装置和转向装置集成在一起使用。 (3)蓄电池和充电装置蓄电池和充电装置是自动导引小车的动力源。自动导引小车一般采用24V或48V直流工业蓄电池电能为动力，对于传统的铅酸蓄电池，一般需保证8小时以上的安培小时值。随着电池科技的发展，快速充电蓄电池问世，这类蓄电池的安培小时值根据实际生产需求而定，而且与之配套的采用一种先进智能快速充电技术，充五分钟电可以使用一个多小时。从而提高自动导引小车的有效使用率。充电装置有多种，目前最常用有地靴式和测挂式等。一般地，充电装置需要安全保护。 (4)位姿传感装置位姿传感装置主要是为了从自动导引小车的当前环境 中，获得小车的位姿(位置与转角)和其它相关的信息，如运行前方有无障碍等。位姿传感装置会因为采用的导引技术的不同而不同，如采用电磁感应技术的位姿传感装置主要是安装在小车上的一对探头(即感应线圈)和比较/放大电路等，而采用光学检测技术的位姿传感装置则主要是光学检测器和辅助装置等。 (5)导向控制装置导向控制装置是整个导引小车运动控制的核心，主要色含有硬件部分和软件部分。一般来说，尽管采用的导引技术千差万别，但是，导向控制装置的结构大体相同。硬件部分主要是数字电路部分，主要是位置环、垢差控制器等，多采用单片机实现，从而可以通过程序方便的控制自动导引小车跳加速、减速和匀速运动，需要的话也可以切换偏差控制器实现直道、弯道的多棒型控制同时由于自动导引小车行走过程中对实时性要求较高，对包括速度环、电流环及驱动部分的控制器及脉冲宽度调制((Pulse Width Modulation)信号发生器而言，

为什么要对学习者进行分析

为什么要对学习者进行分析 教学设计的目的是为了有效促进学习者的学习，而学习者是学习活动的主体，学习者的特征是决定课堂教学效果的关键，正确认识学习者的特征有助于我们对学习者进行更为有效的指导。因此，在教学设计的前期分析阶段，必须对学习者的实际需要、能力水平和认知倾向进行深入的分析，以便使教学设计与学习者的特征相匹配，促进其“最近发展区”的形成和发展，从而更好的实现教学目标，提高教学效率。为此，在教学中可以把了解学生的兴趣、动机作为分析学习者的突破点。 一、了解学生的兴趣、动机 动机是激励人去行动，以达到一定目的的内在因素；而动机又产生于人的兴趣和需要。课堂教学的对象是活生生的学生，学生是学习的主人，教会学生学习，是教学活动的核心；教师所追求的科学教学的目的要求，必须通过学生的学习活动来实现。因而，科学教学要获得成功，就要认真分析、了解学生的心理需求，想方设法启动学生的内驱力，并采取各种有力措施，把学生的兴趣和需求纳入合理的轨道，以调动学生的学习积极性，将外在的教学目标系统转换为学生的心理需要，成为学生的学习目标，使学生由“要我学”转变为“我要学”，只有当学生对所学的内容产生了兴趣，形成了内在的需要和动机，他才能具有达成目标的主动性，教学目标的实现才有保证。在本节课中，第二个实验加热白糖，通过教师的引导，学生对白糖加热过程的变化

进行了多方面的猜测，极大的调动了学生的学习兴趣，而要证明自己的猜测必须通过实验来验证，这就激发了学生急于做实验的内动力，有了前面的猜测，也让学生明白做实验过程中所要观察的几个重要阶段，这样能让实验顺利进行。 二、分析学生的知识能力水平 学生的知识能力水平是学生达成目标的基础。教学设计要遵循教学规律，符合学生的知识建构。教学成功的关键是学生能够积极主动地学习，能够有效地吸收和运用。教学设计要研究学生的知识起点，能力水平，要考虑学生的可接受性，把握学生学习科学的“最近发展区”。力求使教学内容和教学水准适合学生的知识水平和心理特征，使学生能体验到“跳一跳摘到桃子”的滋味。针对本节课，在进行白糖加热实验前，先让学生通过小组讨论，预测白糖加热过程会发生哪些变化，通过学生的回答，就可以了解学生已经掌握哪些知识、具备哪些生活经验，如果发现学生知识经验不足，一方面可以采取必要的补救措施，另一方面可以适当调整教学难度和教学方法。 三、了解学生的认知倾向 教学活动中，教师应结合考虑学生的认知倾向，根据学生的认知差异不断改进教学法方法和教学策略，调整教学内容和教学目标，努力做到因材施教。如对依存型的学生，注意培养其独立思考的能力；对冲动型的学生，注意培养其有条理地、细心地分析问题、解决问题的能力等。另外，在组织研究学习小组时，教师如能根据学生情况，将具有不同认知倾向的学生组合在一起，让他们在小组学习中，依据

第七章动作技能的学习

第七章动作技能的学习 一、解释下列术语 动作 动作技能 熟练操作 练习 心理练习 集中练习 分配练习 整体练习 局部练习 随机练习 区组练习 情境干扰效应 固有的反馈 增补的反馈 结果的知识 觉错能力 反应时（间） 运动时（间） 运动能力倾向测 验

步。其最适当的解释是。（1）被试缺乏学习动机；（2）练习过多导致疲劳；（3）被试不知练习的结果；（4）缺乏适当的指导。 8.在动作技能学习的早期阶段，教师的示范不宜过快。这种现象的最适当解释是。（1）人的短时记忆容量有限；（2）学习应循序渐进；（3）防止过早出现疲劳；（4）先要有准备动作。 9.动作技能的教学方法一般宜于采用。（1）发现法；（2）讲解法；（3）示范法；（4）示范与讲解相结合方法。 10.动作技能教学一般通过示范与指导相结合进行，而不宜采用发现教学法，较恰当的理由是。（1）学生一般不能发现新的动作技能；（2）学生自己尝试的动作方法往往不够准确；（3）通过发现而出现的错误动作难以纠正；（4）以上三者都是可能的解释。 11.普通人每秒只能对外界刺激的变化进行两次调节，而熟练的钢琴家每秒能弹奏10个以上的音符。最适当的信息加工心理学解释是。（1）钢琴家有特殊天赋；（2）熟能生巧；（3）人脑中已形成的产生式系统能自动进行；（4）通过练习，注意分配能力增强。 12.根据动作技能能力倾向测验的原理，测量手指的灵活性可以较准确地预测下述技能的学习：(1)编织； (2)射箭；(3)铅球； (4)画画。 13.下列动作技能不易遗忘的是。(1)打太极拳；(2)骑自行车；(3)游泳；(4)广播操。 14.草书毛笔字主要需要下列运动技能。(1)大肌肉的；(2)小肌肉的；(3)连续的；(4)不连续的。 15.现代认知心理学家认为，动作技能的早期（即认知阶段）的主要任务是。(1)能陈述动作技能的规则； (2)体验动作技能学习的有效感；(3)对要完成的动作任务形成目标意象(goal image) ；(4)既要形成目标意象，又要形成目标期望。 四、研究与设计 1.观察一位中学或小学优秀体育教师的上课情况，并做详细记录（要求教师在课内教学生掌握某项体育动作）。或者收集优秀体育教师的教学经验总结，分析教师在教学时运用了本章介绍的哪些动作技能学习的原理。 2.观察并比较初入学儿童与熟练的书写者在书写常用汉字时的不同特征。 3.以情境干扰效应为例，说明什么是动作技能的学习以及如何测量这种学习。 4.认知领域中的知识和智慧技能学习的第一阶段重点在于理解，动作技能学习的第一阶段重点也在于理解。试分析这两个领域的学习在理解阶段学习的目的和条件的差异。 5.试分析练习在智慧技能学习领域和动作技能学习领域中的相同和不同作用。 6.假定一位小学语文老师要指导学生练好毛笔字，你认为本章阐述的哪些原理可指导教师的教

模型组合讲解——运动学

模型组合讲解——运动学 虞利刚 【模型概述】 在近年的高考中对各类运动的整合度有所加强，如直线运动之间整合，曲线运动与直线运动整合等，不管如何整合，我们都可以看到共性的东西，就是围绕着运动的同时性、独立性而进行。 【模型回顾】 一、两种直线运动模型 匀速直线运动：两种方法（公式法与图象法） 匀变速直线运动：2 002 1at t v s at v v t +=+=，，几个推论、比值、两个中点速度和一个v-t 图象。 特例1：自由落体运动为初速度为0的匀加速直线运动，a=g ；机械能守恒。 特例2：竖直上抛运动为有一个竖直向上的初速度v 0；运动过程中只受重力作用，加速度为竖直向下的重力加速度g 。特点：时间对称（下上t t =）、速率对称（下上v v =）；机械能守恒。 二、两种曲线运动模型 平抛运动：水平匀速、竖直方向自由落体 匀速圆周运动： ωωmv mr r mv ma F F =====22 向向法 【模型讲解】 一、匀速直线运动与匀速直线运动组合 例1. （04年广东高考）一路灯距地面的高度为h ，身高为l 的人以速度v 匀速行走，如图1所示。 （1）试证明人的头顶的影子作匀速运动； （2）求人影的长度随时间的变化率。

图1 解法1：（1）设t=0时刻，人位于路灯的正下方O 处，在时刻t ，人走到S 处，根据题意有OS=vt ，过路灯P 和人头顶的直线与地面的交点M 为t 时刻人头顶影子的位置，如图2所示。OM 为人头顶影子到O 点的距离。 图2 由几何关系，有OS OM l OM h -= 联立解得t l h hv OM -= 因OM 与时间t 成正比，故人头顶的影子作匀速运动。 （2）由图2可知，在时刻t ，人影的长度为SM ，由几何关系，有SM=OM-OS ，由以上各式得 t l h lv SM -= 可见影长SM 与时间t 成正比，所以影长随时间的变化率l h lv k -= 。 解法2：本题也可采用“微元法”。设某一时间人经过AB 处，再经过一微小过程)0(→??t t ，则人由AB 到达A ’B ’，人影顶端C 点到达C ’点，由于t v S AA ?=?'则人影顶端的移动速度：

认知结构知识模型理论

认知结构知识模型理论 什么是认知结构知识模型理论 认知结构知识模型理论是范丰会和宋文红在其新书《新视界心理学——认知结构知识模型理论及其在学科教学、心理咨询和学习心理障碍辅导中的应用》中提出来的一个关于西方心理学的新理论体系。作者试图通过这一理论模型解决西方心理学“像灌木丛一样，流派林立、各说各话、相互矛盾”的现状，尝试进行西方心理学学科内综合，以便提高西方心理学对理论精华的继承性，更有效地发挥其在实践中的指导作用。 认知结构知识模型理论提出者简介 范丰会，物理学科教育学硕士、心理咨询师。1990年获首都师范大学物理系基础物理教育学硕士。曾从事过中学物理教学、中学教师继续教育、教育软件及教学资源开发、心理咨询、学习困难学生辅导、家长培训等工作。1990年完成硕士论文《大学生物理认知结构的定量研究》，之后工作28年来，对心理学基础理论、心理的发生发展、学科教学、学习心理障碍等相关领域的基础理论问题和重要实践问题进行了不懈的探索，颇有心得。 宋文红，1991年毕业于北京医科大学临床医学专业，从事儿科临床工作。2008年在北京大学第六附属医院进行精神科研究生课程，之后进入儿童保健和儿童心理专业，对儿童各类常见病、儿童发育性行为问题及儿童情绪行为障碍有丰富的诊疗经验。 认知结构知识模型理论形成过程 在《新视界心理学》一书中，作者从批评西方心理学各流派心理观和方法论缺陷出发，借鉴20世纪物理学的科学观和方法论成果，确立了指导心理学理论探索的心理观和方法论；在此基础上，秉持心理结构化和建构论的观点，沿着“用知识描述心理”的思路，创新提出了基于“认知结构知识模型”的基本理论框架；然后在这一理论框架基础上，继承各主流心理学流派的理论成果，融合形成了认知结构知识模型理论。根据这一理论，现行西方心理学主要流派和主要应用领域的问题都可以用一套基本范式进行解释，从而初步实现了对心理学各流派理论的综合与创新。 认知结构知识模型理论的主要内容 认知结构知识模型理论主要包括以下内容： 1．意识和潜意识共同构成心理活动的容器或空间。 2．用认知结构作为描述整体心理（包括意识和潜意识）结构的基本概念。认知结构是由陈述性知识、意象、程序性知识和策略性知识四种知识构成的网络化结构。 3．认知结构网络可以进一步划分为由以上四类知识构成的、相互依存的两层网络——认知结构潜网和认知结构显网。认知结构潜网是在由遗传获得的“原始意象-本能”结构基础上于人类幼年期逐渐建构并在6、7岁基本完成的“意象-程序性知识”结构，其基本作用模式是象征性思维，即以情绪感受为依据，通过同化、泛化和顺应而建构知识经验并作用于环境，如同所有哺乳动物的学习和适应方式一样；认知结构显网的构建是在人类抽象逻辑思维出现时开始的，是在认知结构潜网基础上建构起来的“陈述性知识-意象-程序性知识-策略性知识”结构，其基本作用模式是抽象逻辑思维，即以陈述性知识为核心、以抽象逻辑思维为主导进行的同化和顺应过程。通俗地讲，潜网、潜意识、象征性思维是“讲情”的；而显网、意识、逻辑思维是“讲理”的。双网融合、和谐一致、具备充分的环境适应性是一个心理发展良好人（人本主义心理学家所称“自我实现者”）的认知结构特征；否则，可能会产生各种内部冲突性和外部适应性心理问题。 4．认知结构有四种发展机制：同化、顺应、条件反射和整合。其中同化与顺应是从皮亚杰等理论引进。条件反射作用来源于行为主义的经典发现，在认知结构知识模型理论中作为潜意识学习规律，可以解释潜意识情结和行为习惯形成的原因。整合（类似于精神分析所

简述极限力矩限制器

简述极限力矩限制器：1)作用:防止回转驱动装置偶尔过载,保护电动机、金属结构及传动零部件免遭破坏。(2)原理:正常工作时,蜗杆的转矩通过涡轮的圆锥形摩擦盘与上锥形摩擦盘间的摩擦力矩传给小齿轮轴,带动小齿轮转动;当需要传动的转矩超过极限力矩联轴器所能承受的转矩时,上下两个锥形摩擦盘间开始打滑,以此来限制所要传递的转矩,起到安全保护作用。 块式制动器：在接通电源时，电磁松闸器的铁心吸引衔铁压向推杆，推杆推动左制动臂向左摆，主弹簧被压缩。同时，解除压力的辅助弹簧将右制动臂向右推，两制动臂带动制动瓦块与制动轮分离，机构可以运动。当切断电源时，铁心失去磁性，对衔铁的吸引力消除，因而解除衔铁对推杆的压力，在主弹簧张力的作用下，两制动臂一起向内收摆，带动制动瓦块抱紧制动轮产生制动力矩；同时，辅助弹簧被压缩。制动力矩由主弹簧力决定，辅助弹簧保证松间间隙。块式制动器的制动性能在很大程度上是由松闸器的性能决定 起重力矩限制器的作用起重力矩限制器是太刀重要的安全装置之一，塔吊的结构计算和稳定性验算均是以最大额定起重力矩为依据，其中力矩限制器的作用就是控制塔吊使用时不得超过最大额定起重力矩，防止超载。构造和工作原理起重力矩限制器分为机械式和电子式，机械式中又有杠斜式和弓板式等多种形式。其中弓板式起重力矩限制器因结构简单，目前应用比较广泛。弓板式力矩限制器主要安装在塔帽的主弦杆上。其工作原理如下：塔吊吊载重物时，由于载荷的作用，塔帽的主弦杆产生压缩变形，载荷越大，变形越大。这时力矩限制器上的弓形钢板也随之变形。并将弦杆的变形放大，使弓板上的调节螺栓与限位开关的距离随载荷的增加而逐渐缩小。当载荷达到额定荷载时，通过调整调节螺栓触动限位开关，从而切断起升机构和变幅机构的电源，达到限制塔吊的吊重力矩载荷的目的 起重量限制器：一般会有3个触点，当触头碰到后触点，将信号反馈给PLC控制器，就起到相应的左右。当触头碰到50%起重量的触点后，此时起升吊钩能上升及下降，高速档回路被断开，只能中速或者低速运行。防止快速档提起重物导致起升电机电流过载从而使电机损坏。当触头碰到80%-90%起重量的触点后，此时起升吊钩能上升及下降，高速档回路和中速档回路被断开，只能者低速运行。防止提起重物速度过快导致起升电机电流过载从而使电机损坏。当触头碰到105%起重量的触点后，此时起升吊钩上升回路被断开，吊钩只能下降，高速档回路和中速档回路被断开，只能者低速运行。保护钢丝绳不被超重拉断。但不影响其它机构动作,以达到限载保护作用.

浅谈大学生学习观、学术素养与学术本位

浅谈大学生学习观、学术素养与学术本位 【摘要】社会上学术腐败的问题已引起社会的广泛关注，身负培养德智体全面发展人才重任的高校，要坚定地树立学术本位观念，反对学术腐败；切实采取有力措施，在努力提高大学生文化素质、创新精神、实践能力的同时，加强大学生学术素养的培养和提高。 【关键词】大学生；学习观；学术素养；学术本位 1 高校应回归学术本位 高校是学术人才的汇聚地，也肩负着培养学术人才的重任。就目前大家所达成的共识来看，普通高等学校的主要功能应该包括相辅相成的三个方面：教书育人、学术研究和服务社会。其中，学术研究是其根本和基础，因为，只有以科学的世界观和方法论为指导开展自由的学术研究，才能做到以科学的精神、先进的文化、高尚的情操教书育人，才能以一流的成果、一流的人才服务社会。 但是，令人遗憾的是，由于市场经济浪潮的强烈冲击，高校似乎越来越不以学术为本了，学术似乎也越来越功利化了，大学、学术似乎都越来越偏离或迷失自己的方向了。不仅部分教师不以学术研究为己任，只把教职作为自己身份的象征，作为自己在社会兼职中可以讨价还价的资本；而且，部分学生特别是研究生也不把学术研究作为自己学业的目标，他们只把大学生活看成“镀金”的过程，作为日后“升官发财之阶梯”。 2 大学生学习观的现状与变革 2.1 学习观概念 学习观是指学习者对学习现象和经验所持有的直觉、潜在的认识，已有的研究表明，学习观作为一种内隐的元认知知识，对学生的学习产生深远的影响。归纳起来，学习观主要影响学习者的认知过程、策略选择、学习动机、学习行为、学习情感体验、学业成绩等诸多学习要素。 大学生学习观指大学生在学习过程中形成的对学习的看法、观点，它随着学生认识、经验的增长而发生变化，它是学生学习的指导思想。 2.2 大学生学习观倾向与比较 当代大学生学习观的几种倾向：1）学习动机存在功利化倾向；2）学习兴趣不浓，学习动力不足；3）学习方式较单一，学习效果不佳；4）学习主动性不足，创新性不强；5）知行脱节，缺乏刻苦耐劳的精神；6）对外部环境有过多的依赖；7）师生联系不够紧密，缺少互动。 我们以美国为例，两国大学生在学习观念上确实存在很大差异，中国学生的独立意识较差，他们过多地依赖体制、学校、老师和家长。这使得他们失去了个人自由的基础。也正是由于独立意识的缺乏，中国学生在学习态度上表现得比较被动。一位外教曾经把中美大学生的差异概括地总结几点：对学习的态度，中国学生是You come to teach，而美国学生是I come to learn；对学习的责任，中国学生是The teacher is responsible，而美国的学生是The student is responsible；在学习方法上，中国学生的学习是Based on facts，而美国学生的学习是Based on findings。这些差异也正是我们此次观察研究的结果。 2.3 当前大学生学术素养现状 1）大学生学术素养现状不容乐观。由于受应试教育的影响，我国全民阅读的能力都很低下，《全国国民阅读与购买倾向抽样调查报告2008》就有报道：问

2009 类比推理的认知过程与计算模型

类比推理的认知过程与计算模型Ξ 罗　蓉　胡竹菁 (江西师范大学心理学院,南昌330022) 摘　要:该文主要论述了类比推理的认知过程及其计算模型。文章对类比推理的概念进行了分析,论述了类比推理的主要成分和认知过程,并进一步围绕类比推理的重要成分介绍了当前类比推理的主要实证研究及研究成果,在此基础上文章进一步概括了类比推理的主要计算模型。 关键词:类比;类比推理;认知过程;计算模型 中图分类号:B842.5 文献标识码:A 文章编号:1003-5184(2009)06-0042-09 1　类比和类比推理的概念 类比推理亦称类比或类推。“类”是中国古代逻辑思想中一个重要概念,有“本质”、“规律”等意义,具有相同本质、规律的事物为同类,反之为异类。类推,在中国古代,是逻辑推理的统称,指依据类的同异关系所进行的推理[1]。 在逻辑学中,类比就是类比推理,或者可以把类比理解为类比推理的简称。在许多逻辑学著作中,类比推理被看成是一种特殊的归纳推理。类比推理在逻辑学中,通常被定义为:“它是根据两个(或两类)对象在一系列属性上是相同(相似)的,而且已知其中的一个对象还具有其他特定属性,由此推出另一个对象也具有同样的其他特定属性的结论”[2]。这一定义流传较广,但仔细分析,该定义侧重于物体表面属性的比较,强调属性的推移。有心理学者认为,逻辑学一般对类比的意义估计不足,对类比推理描述肤浅,一般认为自然科学比较重视类比推理的重要意义。 在认知心理学领域,类比既可以被看作是推理的一种类型,也被认为是知觉的一种。把它看成是推理的一种类型的观点认为,类比存在于知识从一种情境(称为源或基础物)迁移至另一情境(称之为目标),迁移的依据是在两个情境间有着某种相似性,如关于手头任务的判断两种情境在本质上是同样的。这是当前关于类比的主导观点[3-5]。 G entner认为,类比就是关系结构从一个领域到另一个领域的复制[3]。她进一步阐述,类比即是1)在不同的领域或系统中相同的关系中存在相似;2)由此推论如果两物体在某些方面有着一致性,那么它们在其他方面也可能一致[6]。 H oly oak指出,类比是一种特殊的相似。记忆中已有的问题、概念或情境称为“源”,当前的问题、概念或情境称为“目标”。两个情境如果它们在其构成要素中享有关系的共同模式,它们就是类似的,尽管这些要素跨越了两个不同的情境而不同。典型地,一个类比物(“源”或“基础物”)比第二个类比物(“目标”或”靶”)更熟悉或更好理解。最初知识中的这种不对称性提供了类比迁移的基础,用源产生关于目标的推论[7]。 类比也被认为是一种高水平知觉,在这种情况下,一种情境被知觉为另一个[8]。K okinov认为,这两方面的观点是相关的并且也是重要的,因而类比可以被认为是推理和知觉间的桥梁,在人类认知的核心中扮演着一个特殊的角色[9]。 G oswami认为,类比推理是人类认知发展的中心能力之一,它不仅在分类和学习中涉及到,而且为人类思维和解析提供了一种方法,它对科学发现和创造性思维都有十分重要的作用。在认知心理学中类比推理的基础地位已被广泛接受,在概念结构的本质、创造性问题的解决,以及人工智能等领域都成为研究的焦点[10]。 G enter指出[6,11],类比在认知科学中既普遍又重要。她认为:首先,在学习研究中,类比使得迁移跨越不同的概念、情境或领域,并被用来解释新主题。(先前知识)一旦被习得,它们就能被作为心智模型(mental m odels)以理解一个新的领域。比如,人们通常使用水流的类比来理解电流。第二,类比通常被用在问题解决和归纳推理中,因为它们能跨越 第29卷总第114期 心理学探新 PSY CH O LOGIC A L EXP LORATI ON 2009年 第6期 Ξ基金项目:2008江西省高校人文社会科学研究一类项目《类比推理的发展理论研究》。 通讯作者:胡竹菁,E2mail:huzjing@https://www.wendangku.net/doc/021771264.html,。

极限学习机简介

1 极限学习机 传统前馈神经网络采用梯度下降的迭代算法去调整权重参数，具有明显的缺陷： 1） 学习速度缓慢，从而计算时间代价增大； 2） 学习率难以确定且易陷入局部最小值； 3）易出现过度训练，引起泛化性能下降。 这些缺陷成为制约使用迭代算法的前馈神经网络的广泛应用的瓶颈。针对这些问题，huang 等依据摩尔-彭罗斯（MP ）广义逆矩阵理论提出了极限学习(ELM)算法，该算法仅通过一步计算即可解析求出学习网络的输出权值，同迭代算法相比，极限学习机极大地提高了网络的泛化能力和学习速度。 极限学习机的网络训练模型采用前向单隐层结构。设,,m M n 分别为网络输入层、隐含层和输出层的节点数，()g x 是隐层神经元的激活函数，i b 为阈值。设有N 个 不同样本(),i i x t ，1i N ≤≤，其中[][]1212,,...,,,,...,T T m n i i i im i i i in x x x x R t t t t R =∈=∈，则极限学习机的网络训练模型如 图1所示。 图1 极限学习机的网络训练模型 极限学习机的网络模型可用数学表达式表示如下： ()1,1,2,...,M i i i i j i g x b o j N βω=+==∑

式中，[]12,,...,i i i mi ωωωω=表示连接网络输入层节点与第i 个隐层节点的输入权值向量；[]12,,...,T i i i in ββββ=表示连接第i 个隐层节点与网络输出层节点的输出权值向量；[]12,,...,T i i i in o o o o =表示网络输出值。 极限学习机的代价函数E 可表示为 ()1,N j j j E S o t β==-∑ 式中，(),,1,2,...,i i s b i M ω==，包含了网络输入权值及隐层节点阈值。Huang 等指出极限学习机的悬链目标就是寻求最优的S ，β，使得网络输出值与对应实际值误差最小，即()()min ,E S β。 ()()min ,E S β可进一步写为 ()()()111,,min ,min ,...,,,...,,,...,i i M M N b E S H b b x x T ωβ βωωβ=- 式中，H 表示网络关于样本的隐层输出矩阵，β表示输出权值矩阵，T 表示样本集的目标值矩阵，H ，β，T 分别定义如下： ()()()()()111111111,...,,,...,,,...,M M M M N N m N M N M g x b g x b H b b x x g x b g x b ωωωωωω?++????=????++? ? 11,T T T T M N M N N N t T t βββ??????????==???????????? 极限学习机的网络训练过程可归结为一个非线性优化问题。当网络隐层节点的激活函数无限可微时，网络的输入权值和隐层节点阈值可随机赋值，此时矩阵H 为一常数矩阵，极限学习机的学习过程可等价为求取线性系统H T β=最小 范数的最小二乘解?β ，其计算式为 ?H T β += 式中H +时矩阵H 的MP 广义逆。 2实验结果

控制信息的极限

a r X i v :c h a o -d y n /9905039v 1 26 M a y 1999 Information-Theoretic Limits of Control Hugo Touchette ?and Seth Lloyd ? d’Arbelo?Laboratory for Information Systems and Technology,Department of Mechanical Engineering, Massachussetts Institute of Technology,Cambridge,Massachusetts 02139 (January 9,2014)Fundamental limits on the controllability of physical systems are discussed in the light of infor-mation theory.It is shown that the second law of thermodynamics,when generalized to include information,sets absolute limits to the minimum amount of dissipation required by open-loop con-trol.In addition,an information-theoretic analysis of closed-loop control shows feedback control to be essentially a zero sum game:each bit of information gathered directly from a dynamical systems by a control device can serve to decrease the entropy of that system by at most one bit additional to the reduction of entropy attainable without such information (open-loop control).Consequences for the control of discrete binary systems and chaotic systems are discussed.PACS numbers:05.45.+b,05.20.-y,89.70.+c Information and uncertainty represent complementary aspects of control.Open-loop control methods attempt to reduce our uncertainty about system variables such as position or velocity,thereby increasing our information about the actual values of those variables.Closed-loop methods obtain information about system variables,and use that information to decrease our uncertainty about the values of those variables.Although the literature in control theory implicitly recognizes the importance of in-formation in the control process,information is rarely regarded as the central quantity of interest [1].In this Letter we address explicitely the role of information and uncertainty in control processes by presenting a novel for-malism for analyzing these quantities using techniques of statistical mechanics and information theory.Specif-ically,based on a recent proposal by Lloyd and Slotine [2],we formulate a general model of control and inves-tigate it using entropy-like quantities.This allows us to make mathematically precise each part of the intuitive statement that in a control process,information must constantly be acquired,processed and used to constrain or maintain the trajectory of a system.Along this line,we prove several limiting results relating the ability of a control device to reduce the entropy of an arbitrary system in the cases where (i)such a controller acts inde-pendently of the state of the system (open-loop control),and (ii)the control action is in?uenced by some infor-mation gathered from the system (closed-loop control).The results are applied both to the stochastic example of coupled Markovian processes and to the deterministic example of chaotic maps.These results not only com-bine concepts of dynamical entropy and information in a uni?ed picture,but also prove to be fundamental in that they represent the ultimate physical limitations faced by any control systems. The basic framework of our present study is the fol-lowing.We assign to the physical plant X we want to control a random variable X representing its state vec- tor (of arbitrary dimension)and whose value x is drawn according to a probability distribution p (x ).Physically,this probabilistic or ensemble picture may account for in-teractions with an unknown environment,noisy inputs,or unmodelled dynamics;it can also be related to a de-terministic sensitivity to some parameters which make the system e?ectively stochastic.The recourse to a sta-tistical approach then allows the treatment of both the unexpectedness of the control conditions and the dynam-ical stochastic features as two faces of a single notion:uncertainty . As it is well known,a suitable measure quantifying un-certainty is entropy [3,4].For a classical system with a discrete set of states with probability mass function p (x ),it is expressed as H (X )≡? x p (x )log p (x ),(1) (all logarithms are assumed to the base 2and the entropy is measured in bits).Other similar expressions also ex-ist for continuous state systems (?ne-grained entropy),quantum systems (von Neumann entropy),and coarse-grained systems obtained by discretization of continuous densities in the phase space by means of a ?nite par-tition.In all cases,entropy o?ers a precise measure of disorderliness or missing information by characterizing the minimum amount of resources (bits)required to en-code unambiguously the ensemble describing the system [5].As for the time evolution of these entropies,we know that the ?ne-grained (or von Neumann)entropy remains constant under volume-preserving (unitary)evolution,a property closely related to a corollary of Landauer’s prin-ciple [6]which asserts that only one-to-one mappings of states,i.e.,reversible transformation preserving informa-tion are exempt of dissipation.Coarse-grained entropies,on the other hand,usually increase in time even in the ab-sence of noise.This is due to the ?nite nature of the par-tition used in the coarse-graining which,in e?ect,blurs the divergence of su?ciently close trajectories,thereby