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k-近邻法综述

k-近邻法综述
k-近邻法综述

KNN(K-Nearest Neighbor),代表k 个最近邻分类法,通过K 个最与之相近的历史记录的组合来辨别新的记录。KNN 是一个众所周知的统计方法,在过去的40 年里在模式识别中集中地被研究[7]。KNN 在早期的研究策略中已被应用于文本分类,是基准Reuters 主体的高操作性的方法之一。其它方法,如LLSF、决策树和神经网络等。K-近邻算法的。

K-近邻法的概念

K-近邻算法的思想如下:首先,计算新样本与训练样本之间的距离,找到距离最近的K个邻居;然后,根据这些邻居所属的类别来判定新样本的类别,如果它们都属于同一个类别,那么新样本也属于这个类;否则,对每个后选类别进行评分,按照某种规则确定新样本的类别。

取未知样本X的K个近邻,看着K个近邻多数属于哪一类,就把X分为哪一类。即,在X的K个样本中,找出X的K个近邻。K-近邻算法从测试样本X开始生长,不断的扩大区域,直到包含进K个训练样本,并且把测试样本X的类别归为着最近的K个训练样本中出现频率最大的类别。例如,图3.1中K=6的情况,根据判定规则,测试样本X被归类为黑色类别。

图3.1 K-近邻法

近邻分类是基于眼球的懒散的学习法,即它存放所有的训练样本,并且知道新的样本需要分类时才建立分类。这与决策数和反向传播算法等形成鲜明对比,后者在接受待分类的新样本之前需要构造一个一般模型。懒散学习法在训练时比急切学习法快,但在分类时慢,因为所有的计算都推迟到那时。

优点:简单,应用范围广;可以通过SQL语句实现;模型不需要预先构造。

缺点:需要大量的训练数据;搜索邻居样本的计算量大,占用大量的内存;距离函数的确定比较困难;分类的结果与参数有关。

K-近邻法算法研究

K-近邻法的数学模型

用最近邻方法进行预测的理由是基于假设:近邻的对象具有类似的预测值。最近邻算法的基本思想是在多维空间R n中找到与未知样本最近邻的k 个点,并根据这k个点的类别来判断未知样本的类。这k个点就是未知样本的k-最近邻。算法假设所有的实例对应于n 维空间中的点。一个实例的最近邻是根据标准欧氏距离定义,设x的特征向量为:

1(x),a

2

(x),…,a

n

(x)>

其中,a

r (x)表示实例x的第r个属性值。两个实例x

i

和x

j

间的距离定义为

d(x

i ,x

j

),其中:

d(x

i

,x

j

)=∑

=

n

r1

ar(xj))2

-

(ar(xi)

在最近邻学习中,离散目标分类函数为f:R n->V其中V是有限集合{v1,

v2,…v s},即各不同分类集。最近邻数k值的选取根据每类样本中的数目和分散程度进行的,对不同的应用可以选取不同的k值。

如果未知样本s i的周围的样本点的个数较少,那么该k个点所覆盖的区域将会很大,反之则小。因此最近邻算法易受噪声数据的影响,尤其是样本空间中的孤立点的影响。其根源在于基本的k-最近邻算法中,待预测样本的k个最近邻样本的地位是平等的。在自然社会中,通常一个对象受其近邻的影响是不同的,通常是距离越近的对象对其影响越大[8]。

近邻法研究方法

该算法没有学习的过程,在分类时通过类别已知的样本对新样本的类别进行预测,因此属于基于实例的推理方法。如果取K等于1,待分样本的类别就是最近邻居的类别,称为NN算法。

只要训练样本足够多,NN算法就能达到很好的分类效果。当训练样本数趋近于-∞时,NN算法的分类误差最差是最优贝叶斯误差的两倍;另外,当K趋近于∞时,KNN算法的分类误差收敛于最优贝叶斯误差。下面对K-近邻算法描述:

输入:训练数据集D={(X i,Y i),1≤i≤N},其中X i是第i个样本的条件属性,Y i是类别,新样本X,距离函数d。

输出:X的类别Y。

for i=1 to N do

计算X和X i之间的距离d(X i,X);

end for

对距离排序,得到d(X,X i1) ≤d(X,X i2) ≤…≤d(X,X iN);

选择前K个样本:S={(X i1,Y i1)…(X iK,Y iK)};

统计S中每个类别出现的次数,确定X的类别Y 。

K-近邻法需要解决的问题

(1) 寻找适当的训练数据集

训练数据集应该是对历史数据的一个很好的覆盖,这样才能保证最近邻有利于预测,选择训练数据集的原则是使各类样本的数量大体一致,另外,选取的历史数据要有代表性。常用的方法是按照类别把历史数据分组,然后再每组中选取一些有代表性的样本组成训练集。这样既降低了训练集的大小,由保持了较高的准确度。

(2) 确定距离函数

距离函数决定了哪些样本是待分类本的K个最近邻居,它的选取取决于实际的数据和决策问题。如果样本是空间中点,最常用的是欧几里德距离。其它常用的距离函是由绝对距离、平方差和标准差。

(3) 决定K的取值

邻居的个数对分类的结果有一定的影响,一般先确定一个初始值,再进行调整,直到找到合适的值为止。

(4) 综合K个邻居的类别

多数法是最简单的一种综合方法,从邻居中选择一个出现频率最高的类别作

为最后的结果,如果频率最高的类别不止一个,就选择最近邻居的类别。权重法是较复杂的一种方法,对K个最近邻居设置权重,距离越大,权重就越小。在统计类别时,计算每个类别的权重和,最大的那个就是新样本的类别[9]。

论文文献综述范文

论文文献综述范文 导读:本文是关于论文文献综述范文的文章,如果觉得很不错,欢迎点评和分享! 【篇一:刑法论文文献综述范文】 一、有许多学者认为我国现行仲裁法中的“其它财产权益纠纷”的规定应当更加明确化。谭兵在《中国仲裁制度的改革与完善》一书中认为:调整中国现行仲裁范围的主要思路是明确、统一、扩大和规范。对于我国现行法律规定中的“其他财产权益纠纷”应有更加明确的解释。其认为“其他财产权益纠纷”的解释,并不是一个简单的概念:首先,“财产权益争议”一词,是指交付仲裁的事项应是与财产有关的事项,与财产无关的争议则不可以仲裁。其次,对“其他财产权益纠纷”中的“财产权益”的范围,存在着界定不清的情况。为有利于仲裁实践,建议在修改仲裁法前,司法机关及时对“其他财产权益纠纷”作出统一的司法解释。 二、现行的仲裁实践中所通用的有关“其他财产权益纠纷”的界定已经不能满足经济发展和仲裁制度本身的发展。许多的学者建议将更多的民事纠纷纳入到仲裁中来。 乔欣、李莉在《争议可仲裁性研究》一文中提到破产程序中的债权人和债务人之间的债权债务纠纷具有可仲裁性。认为争议的可仲裁性不因破产而改变,仲裁协议仍可执行,裁决所确定的权益可作为破产财产或破产债权向法院申报。同时还认为应将因侵权行为产生的争

议纳入到仲裁。其认为:民事权利是一个开放的体系,侵权行为也是一个开放型的概念。由侵权行为而产生的争议,当事人双方是平等的民事主体,争议不涉及财产权益,但涉及的权利内容是当事人可以自由处分或可以和解的,这样的争议应具有可仲裁性。 同时,很多学者建议将知识产权中的更多纠纷纳入到仲裁中来。郑书前、宋新宇在《论知识产权侵权纠纷之可仲裁性》一文中谈到:目前我国有关法律只规定了“著作权合同纠纷”可以申请仲裁。但对于其他的知识产权纠纷如专利权、商标权有关的纠纷并未规定其可以提请仲裁。仲裁方式在解决知识产权纠纷方面和其他方式相比有其独到的优势。如果不充分利用这种优势,会造成知识产权保护的成本增加、资源浪费。其认为:长远的考虑是在对《仲裁法》进行修改时扩充仲裁的受案范围,明确规定知识产权侵权纠纷的一部分事项可以仲裁;鉴于《仲裁法》的修改会涉及到方方面面的内容以及立法者对修改时机会合理把握,目前可先由最高人民法院出台相关司法解释,明确任命法院在对仲裁裁决进行司法审查时,不得将裁决事项时知识产权纠纷作为仲裁委员会无权仲裁的情形而裁定撤销或不予执行该知识产权侵权纠纷仲裁裁决,应当执行该裁决结果,这是可采取的权宜之计。随着中国市场经济的进一步发展和完善,国家对于民商事案件可仲裁性的态度将变的更为开放,知识产权侵权纠纷被仲裁机制所扩充容纳,承认其具有可仲裁性将在我们的意料之中。马明虎在《论我国知识产权侵权纠纷的可仲裁性》一文中谈到,承认更多的知识产权侵权纠纷的可仲裁性符合世界仲裁立法的发展趋势。其认为:按照我

色谱法是一种重要的分离分析方法,它是利用不同物质在两相

色谱扫盲班 第一课色谱法概述 色谱法是一种重要的分离分析方法,它是利用不同物质在两相中具有不同的分配系数(或吸附系数、渗透性),当两相作相对运动时,这些物质在两相中进行多次反复分配而实现分离。在色谱技术中,流动相为气体的叫气相色谱,流动相为液体的叫液相色谱。固定相可以装在柱内,也可以做成薄层。前者叫柱色谱,后者叫薄层色谱。根据色谱法原理制成的仪器叫色谱仪,目前,主要有气相色谱仪和液相色谱仪。 色谱法的创始人是俄国的植物学家茨维特。1905年,他将从植物色素提取的石油醚提取液倒人一根装有碳酸钙的玻璃管顶端,然后用石油醚淋洗,结果使不同色素得到分离,在管内显示出不同的色带,色谱一词也由此得名。这就是最初的色谱法。后来,用色谱法分析的物质已极少为有色物质,但色谱一词仍沿用至今,在50年代,色谱法有了很大的发展。1952年,詹姆斯和马丁以气体作为流动相分析了脂肪酸同系并提出了塔板理论。1956年范第姆特总结了前人的经验,提出了反映载气流速和柱效关系的范笨姆特方程,建立了初步的色谱理论。同年,高莱(Golay)发明了毛细管柱,以后又相继发明了各种检测器,使色谱技术更加完善。50年代末期,出现了气相色谱和质谱联用的仪器,克服了气相色谱不适于定性的缺点。则年代,由于检测技术的提高和高压泵的出现,高效液相色谱迅远发展,使得色谱法的应用范围大大扩展。目前,由于高效能的色谱往、高灵敏的检测器及微处理机的使用,使得色谱法已成为一种分析速度快、灵敏度高、应用范围广的分析仪器。 在这里主要介绍气相色谱分析法。同时也适当介绍液相色谱法。气相色谱法的基本理论和定性定量方法也适用于液相色谱法。其不同之处在液相色谱法中介绍。 第二课气相色谱仪 典型的气相色谱仪具有稳定流量的载气,将汽化的样品由汽化室带入色谱柱,在色谱柱中不同组分得到分离,并先后从色谱柱中流出,经过检测器和记录器,这些被分开的组分成为一个一个的色谱峰。色谱仪通常由下列五个部分组成: 载气系统(包括气源和流量的调节与测量元件等) 进样系统(包括进样装置和汽化室两部分) 分离系统(主要是色谱柱) 检测、记录系统(包括检测器和记录器) 辅助系统(包括温控系统、数据处理系统等)

模式识别(K近邻算法)

K 近邻算法 1.算法思想 取未知样本的x 的k 个近邻,看这k 个近邻中多数属于哪一类,就把x 归于哪一类。具体说就是在N 个已知的样本中,找出x 的k 个近邻。设这N 个样本中,来自1w 类的样本有1N 个,来自2w 的样本有2N 个,...,来自c w 类的样本有c N 个,若c k k k ,,,21 分别是k 个近邻中属于c w w w ,,,21 类的样本数,则我们可以定义判别函数为: c i k x g i i ,,2,1,)( == 决策规则为: 若i i j k x g max )(=,则决策j w x ∈ 2.程序代码 %KNN 算法程序 function error=knn(X,Y ,K) %error 为分类错误率 data=X; [M,N]=size(X); Y0=Y; [m0,n0]=size(Y); t=[1 2 3];%3类向量 ch=randperm(M);%随机排列1—M error=0; for i=1:10 Y1=Y0; b=ch(1+(i-1)*M/10:i*M/10); X1=X(b,:); X(b,:)=[]; Y1(b,:)=[]; c=X; [m,n]=size(X1); %m=15,n=4 [m1,n]=size(c); %m1=135,n=4 for ii=1:m for j=1:m1 ss(j,:)=sum((X1(ii,:)-c(j,:)).^2); end [z1,z2]=sort(ss); %由小到大排序 hh=hist(Y1(z2(1:K)),t); [w,best]=max(hh); yy(i,ii)=t(best); %保存修改的分类结果 end

文献综述的主要方法

文献综述的主要方法 文献综述抽取某一个学科领域中的现有文献,总结这个领域研究的现状,从现有文献及过去的工作中,发现需要进一步研究的问题和角度。 文献综述是对某一领域某一方面的课题、问题或研究专题搜集大量情报资料,分析综合当前该课题、问题或研究专题的最新进展、学术见解和建议,从而揭示有关问题的新动态、新趋势、新水平、新原理和新技术等等,为后续研究寻找出发点、立足点和突破口。 文献综述看似简单.其实是一项高难度的工作。在国外,宏观的或者是比较系统的文献综述通常都是由一个领域里的顶级“大牛”来做的。在现有研究方法的著作中,都有有关文献综述的指导,然而无论是教授文献综述课的教师还是学习该课程的学生,大多实际上没有对其给予足够的重视。而到了真正自己来做研究,便发现综述实在是困难。 约翰W.克雷斯威尔(John W. Creswell)曾提出过一个文献综述必须具备的因素的模型。他的这个五步文献综述法倒还真的值得学习和借鉴。 克雷斯威尔认为,文献综述应由五部分组成:即序言、主题1(关于自变量的)、主题2(关于因变量的)、主题3(关于自变量和因变量两方面阐述的研究)、总结。 1. 序言告诉读者文献综述所涉及的几个部分,这一段是关于章节构成的陈述。在我看也就相当于文献综述的总述。 2. 综述主题1提出关于“自变量或多个自变量”的学术文献。在几个自变量中,只考虑几个小部分或只关注几个重要的单一变量。记住仅论述关于自变量的文献。这种模式可以使关于自便量的文献和因变量的文献分开分别综述,读者读起来清晰分明。 3. 综述主题2融合了与“因变量或多个因变量”的学术文献,虽然有多种因变量,但是只写每一个变量的小部分或仅关注单一的、重要的因变量。 4. 综述主题3包含了自变量与因变量的关系的学术文献。这是我们研究方案中最棘手的部分。这部分应该相当短小,并且包括了与计划研究的主题最为接近的研究。或许没有关于研究主题的文献,那就要尽可能找到与主题相近的部分,或者综述在更广泛的层面上提及的与主题相关的研究。 5. 在综述的最后提出一个总结,强调最重要的研究,抓住综述中重要的主题,指出为什么我们要对这个主题做更多的研究。其实这里不仅是要对文献综述进行总结,更重要的是找到你要从事的这个研究的基石(前人的肩膀),也就是你的研究的出发点。 在我看来,约翰.W.克雷斯威尔所提的五步文献综述法,第1、2、3步其实在研究实践中都不难,因为这些主题的研究综述毕竟与你的研究的核心问题有距离。难的是第4步,主题3的综述。难在哪里呢?一是阅读量不够,找不到最相

k近邻分类算法

第2章k-近邻算法(kNN) 引言 本章介绍kNN算法的基本理论以及如何使用距离测量的方法分类物品。其次,将使用python从文本文件中导入并解析数据,然后,当存在许多数据来源时,如何避免计算距离时可能碰到的一些常见的错识。 2.1 k-近邻算法概述 k-近邻(k Nearest Neighbors)算法采用测量不同特征之间的距离方法进行分类。它的工作原理是:存在一个样本数据集合,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本每一数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中特征最相似数据的分类标签。一般来说,我们只选择样本数据集中前k 个最相似的数据,这就是k-近邻算法中k的出处,通常k是不大于20的整数。最后,选择k个最相似数据中出现次数最多的分类,作为新数据的分类。 k-近邻算法的优点是精度高,对异常值不敏感,无数据输入假定;缺点是计算复杂度高、空间复杂度高。适用于数值和离散型数据。 2.1.1 准备知识:使用python导入数据 首先,创建名为kNN.py的python模块,然后添加下面代码: from numpy import * #引入科学计算包 import operator #经典python函数库。运算符模块。

#创建数据集 def createDataSet(): group=array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]]) labels=['A','A','B','B'] return group,labels 测试:>>> import kNN >>> group,labels=kNN.createDataSet() 注意:要将kNN.py文件放到Python27文件夹下,否则提示找不到文件。 2.2.2 实施kNN算法 使用k-近邻算法将每组数据划分到某个类中,其伪代码如下: 对未知类别属性的数据集中的每个点依次执行以下操作: 1.计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离; 2.按照距离递增交序排序; 3.选取与当前点距离最小的k个点; 4.确定前k个点所在类别的出现频率; 5.返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类。 用欧氏距离公式,计算两个向量点xA和xB之间的距离: 例如,点(0, 0)与(1, 2)之间的距离计算为: python函数classify()程序如下所示:

关于文献综述的写作方法、要求及注意事项

文献综述的写作方法、要求及注意事项文献综述在大学生毕业论文工作中占有重要地位,文献综述的好坏对毕业论文能否顺利开题起着关键的作用,并直接影响到毕业论文(设计)的写作质量。文献综述也是我院本科毕业论文工作中最容易出问题的环节之一。本文是我根据自己掌握的部分资料整理出的一篇材料,供各位指导教师参考。 一、文献综述 文献综述指大学生在毕业论文开题前,在全面搜集、阅读大量相关专题的研究文献的基础上,对所研究的问题(学科、专题)在一定时期内已经取得的研究成果、存在问题以及新的发展趋势等进行的系统、全面的叙述和评论。所谓“综”即收集“百家”之言,综合分析整理;“述”即结合作者的观点和实践经验对文献的观点、结论进行叙述和评论。一篇好的文献综述,应该能够以系统的分析评价和有根据的趋势预测,为毕业论文的开题报告提供强有力的支持。 二、毕业生写作文献综述的意义 文献综述的写作是本科学生毕业设计(论文)创作中一次重要的研究实践活动。 要求毕业生撰写文献综述具有以下意义: (1)了解前人关于这一课题研究的基本情况。研究工作最根本的特点就是要有创造性,而不是重复别人走过的路。熟悉前人对本课题的研究情况,可以避免重复研究的无效劳动,可以站在前人的基础上,从事更高层次、更有价值的研究。 (2)掌握与课题相关的基础理论知识。理论基础扎实,研究工作才能有一个坚实的基础,没有理论基础的研究很难深入下去,很难有真正的创造。 (3)提高毕业生的归纳、分析、综合能力,也有利于其独立工作能力和科研能力的提高。 三、文献综述的基本特征 文献综述的基本特征主要表现为以下三个方面: 第一,综合性。文献综述是对某一时期同一课题的所有主要研究成果的综合概括。因此,要尽可能把所有重要研究成果搜集到手,并作认真的加工、整理和分析,使各种流派的观点清楚明晰,不要遗漏重要的流派和观点。

情景教学法文献综述

1.情景教学法研究的国外发展现状 情景教学法创设之初,其代表人物英国学者霍恩比和帕尔默认为口语是语言的基础,结构是讲话能力的核心,应在情景中通过口头练习来学习语言结构,强 调语言在情景中的应用。英国学者霍恩比在1954年的《成人牛津英语教程》中,极其详细的分析了情景教学法的应用。在他的著作《结构性词汇和句型的教学》 中,也非常细致的阐述了如何在教学过程中运用情景教学模式,他认为把实践活 动加入到情景教学过程中可以提升课堂教学效果。 自上个世纪九十年代以来,运用情景教学法引导课堂进程引入了大部分的英语教材中。例如《新概念英语》,正是因为使用了情景教学方法,这本教材才被 世界各国大部分的学校所采用。随着教育的发展,情景化教学模式趋于成熟和系 统化。例如苏霍姆林斯基所强调的自然情景的教育作用,为了使学生能在愉快的 气氛中获得知识,他经常带领孩子们去观察和体验大自然,发展学生的想象力和 审美能力,激发他们的学习兴趣。为了更好实现这样的教学目的,他还特地为孩 子们制作了长达300多页的《大自然的书》,书中的每一页都能通过生动鲜明的 情景激发孩子们的学习兴趣(丘燕萍,2015)。1996年希拉里·麦克莱伦通过整 理美国《教育技术》专栏中的论文,出版了《情境学习的观点》一书,该书被视 为情景认知学习理论研究的阶段性成果,涵盖了理论与实践的研究,并在此后的 发展中逐渐渗透到教育研究的各个领域。 通过对国外情景教学研究成果的整理和研究发现,纵然情景教学法在国外发展的过程中形成了很多优秀的成果,但是为了适应不断发展的教育形式,情景教 学法的内容仍需完善,可查询的情景教学法应用于具体教学模块的研究仍较少, 并且在研究过程中,应不只拘泥于单纯的情景教学法的研究,也要注重情景教学 法的理论和实践方法的结合,还应结合不断变化的教育形式,加入更多的创新因 素进行更广泛的研究。(情景教学法在高中英语情态动词教学中的应用研究) 2.国外关于情景教学法的研究 情景方法在20世纪_50年代受到欢迎,20世纪50年代初,研究情景教学方法的 主要代表人物霍恩比出版了许多英语教学杂志,后来情景方法变得普遍。 美国教育家Dowey C 1992)对情景进行了有益的探索研究。他认为在教学过程 中应该根据教学目的设置教学情景。Dowey C 1993)推出了情景法即暗示性教学,并 且九年后在保加利亚取得了惊人的教学成果。暗示性教学的资源是语言情景教学。其 目的是为了创造更高的动力,激发学生的潜力,试图为来自世界各地的学生组织各种 无意识因素、无国界的沟通(柯芳美,2000:134-136) o 随着建构主义学习理论的出现,情景方法有了很大的发展理论基础。建构主义学 习理论是人们根据他们的经验来获得知识和意义,所以建构主义学习可以在某些情景 下被视为意义建设的过程。教师们担任协调人,其职责是帮助学生形成自己的理解。 这种现代西方学习理论的问题就是情景的实现与学习。这种理论认为所有的研究应该 基于情景和获得的知识。更多的研究表明,在具体情景下获得的知识是有用的。 20世纪80年代初,Richards, J. C. &Rodgers T. S. (1999 )出版的书The School of Language and Teaching中,两位作者总结了情景教学方法的特点。为了避免混 淆,他们采用情景语言教学(SLT)。从八十年代中期到现在,情景教学方式得到越来 越多的改善和发展。 3,国外关于情景教学法的研究现状

基于K近邻的分类算法研究-WORD

K近邻算法 算法介绍: K最近邻(k-Nearest neighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。KNN算法中,所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。KNN方法虽然从原理上也依赖于极限定理,但在类别决策时,只与极少量的相邻样本有关。由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本,而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的,因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说,KNN方法较其他方法更为适合。 KNN算法不仅可以用于分类,还可以用于回归。通过找出一个样本的k个最近邻居,将这些邻居的属性的平均值赋给该样本,就可以得到该样本的属性。更有用的方法是将不同距离的邻居对该样本产生的影响给予不同的权值(weight),如权值与距离成正比。该算法在分类时有个主要的不足是,当样本不平衡时,如一个类的样本容量很大,而其他类样本容量很小时,有可能导致当输入一个新样本时,该样本的K个邻居中大容量类的样本占多数。该算法只计算“最近的”邻居样本,某一类的样本数量很大,那么或者这类样本并不接近目标样本,或者这类样本很靠近目标样本。无论怎样,数量并不能影响运行结果。可以采用权值的方法(和该样本距离小的邻居权值大)来改进。 该方法的另一个不足之处是计算量较大,因为对每一个待分类的文本都要计算它到全体已知样本的距离,才能求得它的K个最近邻点。目前常用的解决方法是事先对已知样本点进行剪辑,事先去除对分类作用不大的样本。该算法比较适用于样本容量比较大的类域的自动分类,而那些样本容量较小的类域采用这种算法比较容易产生误分。

教育研究方法文献综述_0

---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------ 教育研究方法文献综述 文献综述报告结构 1、引言: 简要描述研究问题的性质,并进一步陈述研究问题(为什么研究) 2、综述的主体: 简要报告其他人的发现与观点。 通常将相关的研究放在一起讨论,并用小标题进行分类;详细介绍主要的研究工作,略提相对次要的研究策略: 时间、流派、代表人物 3、总结: 给出已有知识与观点的全貌 4、结论: 5、参考文献: 引用过的文献、其他索引(格式引言家庭是知识、价值观、态度、角色和习惯代代相传主要的传播体。 通过与家庭系统的互动, 子女形成自己的人格、思维模型和行为方即、家庭是人生最初始和最荃础的教育环境。 有研究表明, 家庭环境对青少年的健康发展、学业成绩有着重要影响。 那么到底家庭中的哪些因素对子女的学业成绩产生影响,家庭因素又是如何影响子女的学业成就的呢?一系列的研究表明:家庭因素中对子女学业成就产生影响的因素有很多,如家庭环境、父母文化教育程度、父母教养方式、家庭结构、家庭社会经济地位等等。 1,与家庭的社会经济地位相联系的各种客观因素,如家 1 / 17

庭的社会经济地位、家庭的破裂、家长的文化程度及职业类别等;(柳敏峰,徐长江,王黎华. 家庭因素对中学生学业成绩影响的调查研究,[J]. 教育测量与评价, 1674- 1536( 2010) 03- 0043- 04.)1) 家长的文化程度、文化程度越高,采用情感温暖、理解的教养方式越多,采用拒绝、否认的教养方式则相对较少。 从而使孩子增强了信心,培养了学习的兴趣,从而促进了学业成绩的提高。 采用《父母教养方式评价量表》以及《家庭教育状况调查表》对德州三中学生进行了关于家长教养方式的调查和统计显示家长的文化程度差别较大且对学生的学业成绩有显著的影响。 (【2】刘新宇德州三中学生学业成绩与家庭教育状况的相关性研究【J】山东师范大学教育硕士学位论文 2009)家长的职业 2) 职业为专业技术人员和企事业干部的家长,其子女学业成绩优秀的较多,而工人和个体劳动者的子女相对学业成绩优秀的较少。 经分析,专业技术人员和企事业干部一般都具有良好的文化素养,有属于自己的比较理想的事业和职业,对个人的发展也看得很重,他们会通过自己的努力来实现个人的价值,他们有自己的生活目标、兴趣爱好,关注自身的情绪体验。 他们多采取民主的教养方式,在精神层面会把自己和孩子视为相互独立的两个主体,尊重孩子的感受和发展。 身为工人和个体劳动者的学生父母一般从事体力甚至重体力劳动,还有的为了生计外出打工,一般无自己满意的事业,很难实

文献综述五步法

文献综述抽取某一个学科领域中的现有文献,总结这个领域研究的现状,从现 有文献及过去的工作中,发现需要进一步研究的问题和角度。 文献综述是对某一领域某一方面的课题、问题或研究专题搜集大量情报资料, 分析综合当前该课题、问题或研究专题的最新进展、学术见解和建议,从而揭 示有关问题的新动态、新趋势、新水平、新原理和新技术等等,为后续研究寻 找出发点、立足点和突破口。 文献综述看似简单.其实是一项高难度的工作。在国外,宏观的或者是比较系统的文献综述通常都是由一个领域里的顶级“大牛”来做的。在现有研究方法 的著作中,都有有关文献综述的指导,然而无论是教授文献综述课的教师还是学习该课程的学生,大多实际上没有对其给予足够的重视。而到了真正自己来 做研究,便发现综述实在是困难。 约翰 W.克雷斯威尔(John W. Creswell)曾提出过一个文献综述必须具备的因素的模型。他的这个五步文献综述法倒还真的值得学习和借鉴。他认为,文献 综述应由五部分组成:即序言、主题1(关于自变量的)、主题2(关于因变量的)、主题3(关于自变量和因变量两方面阐述的研究)、总结。 1. 序言告诉读者文献综述所涉及的几个部分,这一段是关于章节构成的陈述。在我看也就相当于文献综述的总述。 2. 综述主题1提出关于“自变量或多个自变量”的学术文献。在几个自变量中,只考虑几个小部分或只关注几个重要的单一变量。记住仅论述关于自变量的文献。这种模式可以使关于自便量的文献和因变量的文献分开分别综述,读者读 起来清晰分明。 3. 综述主题2融合了与“因变量或多个因变量”的学术文献,虽然有多种因变量,但是只写每一个变量的小部分或仅关注单一的、重要的因变量。 4. 综述主题3包含了自变量与因变量的关系的学术文献。这是我们研究方案中最棘手的部分。这部分应该相当短小,并且包括了与计划研究的主题最为接近 的研究。或许没有关于研究主题的文献,那就要尽可能找到与主题相近的部分,或者综述在更广泛的层面上提及的与主题相关的研究。 5. 在综述的最后提出一个总结,强调最重要的研究,抓住综述中重要的主题,指出为什么我们要对这个主题做更多的研究。其实这里不仅是要对文献综述进 行总结,更重要的是找到你要从事的这个研究的基石(前人的肩膀),也就是 你的研究的出发点。 在我看来,约翰.W.克雷斯威尔所提的五步文献综述法,第1、2、3步其实在 研究实践中都不难,因为这些主题的研究综述毕竟与你的研究的核心问题有距离。难的是第4步,主题3的综述。难在哪里呢?一是阅读量不够,找不到最相关的文献;二是分析不深入,找不到自己研究的“前人的肩膀”、出发点、

模式识别 最近邻法和K近邻法MATLAB实现

最近邻法和k-近邻法 学号:02105120姓名:吴林一.基本概念: 最近邻法:对于未知样本x,比较x与N个已知类别的样本之间的欧式距离,并决策x与距离它最近的样本同类。 K近邻法:取未知样本x的k个近邻,看这k个近邻中多数属于哪一类,就把x归为哪一类。K取奇数,为了是避免k1=k2的情况。 二.问题分析: 要判别x属于哪一类,关键要求得与x最近的k个样本(当k=1时,即是最近邻法),然后判别这k个样本的多数属于哪一类。 可采用欧式距离公式求得两个样本间的距离s=sqrt((x1-x2)^2+(y1-y2)^2) 三.算法分析: 该算法中任取每类样本的一半作为训练样本,其余作为测试样本。例如iris中取每类样本的25组作为训练样本,剩余25组作为测试样本,依次求得与一测试样本x距离最近的k 个样本,并判断k个样本多数属于哪一类,则x就属于哪类。测试10次,取10次分类正确率的平均值来检验算法的性能。 四.MATLAB代码: 最近邻算实现对Iris分类 clc; totalsum=0; for ii=1:10 data=load('iris.txt'); data1=data(1:50,1:4);%任取Iris-setosa数据的25组 rbow1=randperm(50); trainsample1=data1(rbow1(:,1:25),1:4); rbow1(:,26:50)=sort(rbow1(:,26:50));%剩余的25组按行下标大小顺序排列testsample1=data1(rbow1(:,26:50),1:4); data2=data(51:100,1:4);%任取Iris-versicolor数据的25组 rbow2=randperm(50); trainsample2=data2(rbow2(:,1:25),1:4); rbow2(:,26:50)=sort(rbow2(:,26:50)); testsample2=data2(rbow2(:,26:50),1:4); data3=data(101:150,1:4);%任取Iris-virginica数据的25组 rbow3=randperm(50); trainsample3=data3(rbow3(:,1:25),1:4); rbow3(:,26:50)=sort(rbow3(:,26:50)); testsample3=data3(rbow3(:,26:50),1:4);

撰写文献综述的技巧与方法

撰写文献综述的技巧与方法 文献综述在硕士、博士论文写作中占据着重要的地位,是论文中的一个重要章节。文献综述的好坏直接关系到论的成功与否。 文献综述是文献综合评述的简称,指在全面搜集、阅读大量的有关研究文献的基础上,经过归纳整理、分析鉴别,对所研究的问题(学科、专题)在一定时期内已经取得的研究成果、存在问题以及新的发展趋势等进行系统、全面的叙述和评论。“综”即搜集“百家”之言,综合分析整理;“述”即结合作者的观点和实践经验对文献的观点、结论进行叙述和评论。其目的并不是将可能找到的文章列出,而是要在辩别相关资料的基础上,跟据自己的论文来综合与评估这些资料。一个成功的文献综述,能够以其系统的分析评价和有根据的趋势预测,为新科题的确立提供强有力的支持和论证。 一、文献综述的作用与目的 文献综述要针对某个研究主题,就目前学术界的成果加以探究。文献综述旨在整合此研究主题的特定领域中以经被思考过与研究过的信息,并将此议题上的权威学者所作的努力进行系统地展现、归纳和评述。在决定论文研究题目之前,通常必须关注的几个问题是:研究所属的领域或者其他领域,对这个问题已经知道多少;以完成的研究有哪些;以往的建议与对策是否成功;有没有建议新的研究方向和议题。简而言直之,文献综述是一切合理研究的基础。 大多数研究生并不考虑这些问题,就直接进行文献探讨,将在短时间内找到的现有文献做简略引述或归类,也不作批判。甚至与论文研究的可行性、必要性也无关。 其实回顾的目的就是想看看什么是探索性研究,所以必须主动积极地扩大研究文献的来源。也只有这样,才可能增加研究的假设与变量,以改进研究的设计。 文献综述至少可达到的基本目的有:让读者熟悉现有研究主题领域中有关研究的进展与困境;提供后续研究者的思考:未来研究是否可以找出更有意义与更显著的结果;对各种理论的立场说明,可以提出不同的概念架构;作为新假设提出与研究理念的基础,对某现象和行为进行可能的解释;识别概念间的前提假设,理解并学习他人如何界定与衡量关键概念;改进与批判现有研究的不足,推出另类研究,发掘新的研究方法与途径,验证其他相关研究。 总之,研究文献不仅可帮助确认研究主题,也可找出对研究的问题的不同见解。发表过的研究报告和学术论文就是重要的问题来源,对论文的回顾会提供宝贵的资料以及研究可行性的范例。 二、文献综述中常见的问题

写文献综述的基本方法与步骤

综述的基本方法与步骤 文献综述不仅仅是对一系列无联系内容的概括,而且是对以前的相关研究的思路的综合.文献综述的基本步骤为: 1. 文献综述的第一步:概括归纳 收集文献的方法主要有两种:一是通过各种检索工具,如文献索引,文摘杂志检索,也可利用光盘或网络进行检索;二是从综述性文章,专著,教科书等的参考文献中,摘录出有关的文献目录. 选择文献时,应由近及远,因为最新研究常常包括以前研究的参考资料,并且可以使人更快地了解知识和认识的现状.首先要阅读文献资料的摘要和总结,以确定它与要做的研究有没有关系,决定是否需要将它包括在文献综述中.其次要根据有关的科学理论和研究的需要,对已经搜集到的文献资料做进一步的筛选,详细,系统地记下所评论的各个文献中研究的问题,目标,方法,结果和结论,及其存在的问题,观点的不足与尚未提出的问题.将相关的,类似的内容,分别归类;对结论不一致的文献,要对比分析,按一定的评价原则,做出是非的判断.同时,对每一项资料的来源要注明完整的出处,不要忽略记录参考文献的次要信息,如出版时间,页码和出版单位所在城市等. 对要评论的文献先进行概括(不是重复),然后进行分析,比较和对照,目的不是为了对以前的研究进行详细解释,而是确保读者能够领会与本研究相关的以前研究的主要方面.个别地和集中地对以前研究的优点,不足和贡献进行分析和评论,这在文献综述中是非常重要的. 2. 文献综述的第二步:摘要 不同的学科对引用摘要的要求与期望不同[1].虽然文献综述并不仅仅是摘要,但研究结果的概念化与有组织的整合是必要的.其做法包括:将资料组织起来,并连到论文或研究的问题上;整合回顾的结果,摘出已知与未知的部分;理清文献中的正反争论;提出进一步要研究的问题. 3. 文献综述的第三步:批判 文献综述是否有价值,不仅要看其中的新信息与知识的多少,还要看自己对文献作者及编辑者的观点与看法如何. 阅读文献时,要避免外界的影响甚至干扰,客观地叙述和比较国内外各相关学术流派的观点,方法,特点和取得的成效,评价其优点与不足.要根据研究的需求来做批判,注意不要给人以吹毛求疵之感. 一个具有批判性的评论,必须要有精确性,自我解释性和告知性.批判的程度,主要在测试研究生评鉴技巧:是否能分析出文章的中心概念与所提出的论据,做出摘要,并提出简要评估. 文献综述的第三步是在形式上批判其是否符合一些基本写作的标准,即判定其是否为一篇好文章还要看文献中引用的文章与评论的标准.有的台湾学者将其归纳为:代表性,显著性,相关性,适时性和简捷性. 表1 香港大学建议的论文撰写模式

k近邻算法

k近邻算法(knn, k nearest neighbor) 前两天受朋友之托,帮忙与两个k近邻算法,k近邻的非正式描述,就是给定一个样本集exset,样本数为M,每个样本点是N维向量,对于给定目标点d,d也为N维向量,要从exset中找出与d距离最近的k个点(k<=N),当k=1时,knn问题就变成了最近邻问题。最naive的方法就是求出exset中所有样本与d的距离,进行按出小到大排序,取前k个即为所求,但这样的复杂度为O(N),当样本数大时,效率非常低下. 我实现了层次knn(HKNN)和kdtree knn,它们都是通过对树进行剪枝达到提高搜索效率的目的,hknn的剪枝原理是(以最近邻问题为例),如果目标点d与当前最近邻点x的距离,小于d与某结点Kp中心的距离加上Kp的半径,那么结点Kp中的任何一点到目标点的距离都会大于d 与当前最近邻点的距离,从而它们不可能是最近邻点(K近邻问题类似于它),这个结点可以被排除掉。 kdtree对样本集所在超平面进行划分成子超平面,剪枝原理是,如果某个子超平面与目标点的最近距离大于d与当前最近点x的距离,则该超平面上的点到d的距离都大于当前最近邻点,从而被剪掉。两个算法均用matlab实现(应要求),把代码帖在下面,以备将来查用或者需要的朋友可以参考. function y = VecDist(a, b) %%返回两向量距离的平方 assert(length(a) == length(b)); y = sum((a-b).^2); end 下面是HKNN的代码

classdef Node < handle %UNTITLED2 Summary of this class goes here % Detailed explanation goes here % Node 层次树中的一个结点,对应一个样本子集Kp properties Np; %Kp的样本数 Mp; %Kp的样本均值,即中心 Rp; %Kp中样本到Mp的最大距离 Leafs; %生成的子节点的叶子,C * k矩阵,C为中心数量,k是样本维数。如果不是叶结点,则为空 SubNode; %子节点, 行向量 end methods function obj = Node(samples, maxLeaf) global SAMPLES

克雷斯威尔五步文献综述法

如何做文献综述克雷斯威尔五步文献综述法 文献综述抽取某一个学科领域中的现有文献,总结这个领域研究的现状,从现有文献及过去的工作中,发现需要进一步研究的问题和角度。 文献综述是对某一领域某一方面的课题、问题或研究专题搜集大量情报资料,分析综合当前该课题、问题或研究专题的最新进展、学术见解和建议,从而揭示有关问题的新动态、新趋势、新水平、新原理和新技术等等,为后续研究寻找出发点、立足点和突破口。 文献综述看似简单.其实是一项高难度的工作。在国外,宏观的或者是比较系统的文献综述通常都是由一个领域里的顶级“大牛”来做的。在现有研究方法的著作中,都有有关文献综述的指导,然而无论是教授文献综述课的教师还是学习该课程的学生,大多实际上没有对其给予足够的重视。而到了真正自己来做研究,便发现综述实在是困难。 约翰 W.克雷斯威尔(John W. Creswell)曾提出过一个文献综述必须具备的因素的模型。他的这个五步文献综述法倒还真的值得学习和借鉴。 克雷斯威尔认为,文献综述应由五部分组成:即序言、主题1(关于自变量的)、主题2(关于因变量的)、主题3(关于自变量和因变量两方面阐述的研究)、总结。 1. 序言告诉读者文献综述所涉及的几个部分,这一段是关于章节构成的陈述。在我看也就相当于文献综述的总述。 2. 综述主题1提出关于“自变量或多个自变量”的学术文献。在几个自变量中,只考虑几个小部分或只关注几个重要的单一变量。记住仅论述关于自变量的文献。这种模式可以使关于自便量的文献和因变量的文献分开分别综述,读者读起来清晰分明 3. 综述主题2融合了与“因变量或多个因变量”的学术文献,虽然有多种因变量,但是只写每一个变量的小部分或仅关注单一的、重要的因变量。 4. 综述主题3包含了自变量与因变量的关系的学术文献。这是我们研究方案中最棘手的部分。这部分应该相当短小,并且包括了与计划研究的主题最为接近的

《法的性质》文献综述

法的性质文献综述 作为研究法的一般理论的法理学,确定法的概念是法理学的最重要的任务之一。且这个任务并不只是法学家们在象牙塔里的抽象玄思,对实践也有着重大的意义。从古至今,关于法的概念这一问题的基本争论是,法的概念中是否必然包含了超越于法律本身的、更高层正当性的要素。如果这种更高正当性的要素缺失,那么一种要求人们为一定行为的规范就不能被界定为法。或者说法律的概念完全是一种形式渊源上的界定——即只要以某种特定形式制订颁布的社会规范都是法律、无论其是否反映了诸如道德、神意这些更高层正当性的因素。简单来说,前者如自然法学派认为,法的概念之中必然包含实质因素和形式因素两种属性,而其中实质的属性更为重要,如果一个经过法定程序创造出来的法律,违背了道德、伦理、神意这些实质性的规范,那么这个被创造出来的这个规范就不仅仅是恶的,而是根本就没有资格被称为法律。在后者如实证法学派看来,只要一个社会规范满足了形式要素,无论是否体现了诸如伦理道德这样的实质规范,都有资格被界定为法。 以下我将从历史时间顺序梳理,简要介绍一下从古希腊一直到当代的哲学家、法学家们对这个问题的探讨。 从古希腊到中世纪 柏拉图的理想国(本节请参见柏拉图《理想国》) 关于法的概念的争论,自古希腊开始,一直持续到现在。在柏拉图的《理想国》中,智者学派的色拉叙马霍斯对于正义的定义——正义就是强者的利益——可以看做是实证主义法学思想的经典的、最早版本的表达。与这个定义类似的还通常有把法律视为统治者的意志。统治者的意志这一标准就是一个形式标准,只要是统治者这个主体,他表现出来一定的意志,那么不管这个意志具体内容是什么,这个意志的要求都有资格被界定为法律。 在一部分古希腊哲学家看来,只有符合自然的才是善的,而一切城邦生活中的社会规范都只是人为的,都只是约束人的自然本性东西,因而不可能是善的。自然之善与社会规范在他们看来是不能相融合的东西。社会正义也只是用来掩盖、维护统治者利益的一个贬义词。从政治倾向上来看,具有这种认识的古希腊思想家既可以成为热爱自然、反对政治的无政府主义者,如伊壁鸠鲁、斯多葛学派;也可以成为追逐财富与权势的、为城邦效力的僭主们的帮凶,如色拉叙马霍斯这类的智者。 而柏拉图的贡献是,把社会正当与自然之善二者重新融合了起来,认为人是一种政治动物,人的本性需要在政治生活中得到完善,因而人为的其实就是自然的,这就使得自然法的思想成为可能。柏拉图根据他的理念的哲学本体论学说,也构建了他自己的关于政治、法律的理论。柏拉图认为现实世界只不过是作为原型的理念世界的摹本,现实世界中的特殊之物通过分享其理念原型的一般性而得以存在。理念本身是完美、永恒的东西,这意味着世界的秩序从根本上是井井有条的而不是混沌的,因而人类的理性是能够把握、发现这种秩序的。现实的政治社会也可以被视为是理想的政治社会的摹本,因而在柏拉图那里,很容易产生相对于现实的、人为的社会秩序的自然秩序的概念,如果说自然秩序中灵魂统治肉体、理性统治激情是确定的,那么社会秩序就应该模仿这种自然秩序的安排,确保由代表理性的哲人来统治

R语言与机器学习(1)K-近邻算法

K-近邻算法原理及举例 工作原理:我们知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系,输入没有标签的新数据后,将新数据与训练集的数据对应特征进行比较,找出“距离”最近的k(通常k<20)数据,选择这k个数据中出现最多的分类作为新数据的分类。 算法描述: (1) 计算已知类别数据及中的点与当前点的距离; (2) 按距离递增次序排序 (3) 选取与当前点距离最小的k个点 (4) 确定前K个点所在类别出现的频率 (5) 返回频率最高的类别作为当前类别的预测 这里我们使用最常见欧氏距离作为衡量标准,以鸢尾花数据集为例来说明K-近邻算法:鸢尾花数据集包含150个数据,测量变量为花瓣,花萼的长度与宽度,分类变量为setosa, versicolor, 和 virginica。 准备数据:

为了了解数据,我们先通过作图分析,相关分析来看看数据分类指标的合理性,这一点十分重要,有助于减少分类指标中的噪声。 从上图可以看出,我们通过这2个变量大致是可以把鸢尾花分类的,也就是说分类的特征变量选择是合理的,(同理可以分析另外2个,分类效果不如这两个,但大致上还是能区分的)当然我们也可以选择计算相关系数来看特征变量的合理性。 我们很容易发现,数值差最大的属性对距离的影响最大,所以在特征值等权重的假定下,我们先得归一化特征值,计算公式为: Newvalue=(oldvalue-min)/(max-min) R代码:

autonorm<-function(data){ for(iin 1:length(data)) data[i]<-(data[i]-min(data))/(max(data)-min(data)) return(data) } data<-as.matrix(apply(iris[,1:4],2,autonorm)) 得到了归一化后的数据集,下面计算距离。我们在这里取三个数据作为验证集来看看分类的效果,首先将验证集归一化: x<-iris[13,1:4] y<-iris[79,1:4] z<-iris[100,1:4] x<-(x-apply(iris[c(-13,-79,-100),1:4],2,min))/(apply(iris[c(-13,-79,-100),1:4],2,max)-apply(iris[c(-13,-79,-100),1:4],2,min)) y<-(y-apply(iris[c(-13,-79,-100),1:4],2,min))/(apply(iris[c(-13,-79,-100),1:4],2,max)-apply(iris[c(-13,-79,-100),1:4],2,min)) z<-(z-apply(iris[c(-13,-79,-100),1:4],2,min))/(apply(iris[c(-13,-79,-100),1:4],2,max)-apply(iris[c(-13,-79,-100),1:4],2,min)) 计算距离,仅以x为例,运行代码:(k取5) dis<-rep(0,length(data[,1])) for(iin 1:length(data[,1])) dis[i]<-sqrt(sum((z-data[i,1:4])^2)) table(data[order(dis)[1:5],5]) x,y,z的输出结果为 标签xyyz

文献综述与概念界定

文献综述与概念界定 一、文献综述 (一)文献阅读的重要性 1、开阔我们的理论视野,明确我们研究工作的意义 2、借鉴他人的研究方法,形成自己的研究思路 3、熟悉并学会收集和整理资料的方法 (二)如何进行文献阅读 1、几种主要的文献媒介:报纸:报纸的类别;报纸的特点; 书籍:书籍的类别;书籍的特点; 杂志:杂志的类别;杂志的特点; 网络:网络的类别;网络的特点; 2、选择媒体的原则: *科学性、真实性 *学术性、前沿性 (三)文献综述的意义及写作 1、文献综述的意义 *说明本研究的研究生长点 *区别本研究与别人的研究 *作为一种文体有利于他人的研究 2、文献综述的要求 *参考的文献在15篇以上 *要反映该领域研究的前沿水平

*文献综述要有层次和比较全面 *注好出处 3、文献综述的样式 见附件 4、文献综述常出现的问题及其克服 常见问题: (1)综述的内容和所要研究的内容相脱节,为综述而综述。(2)综述的文献水平低,不全面,使研究的基础不牢固。(3)综述中只有别人的观点,没有自己的取舍和评价,综述者的研究角度和立场不鲜明。 (4)综述中的层次不清晰,内容不全面,使我们的研究基础有漏洞。 克服的方法: (1)围绕自己研究的题目和关键词确定要综述的范围 (2)选择学术性强的媒介中的文献进行综述。可以从人的角度了解本研究 的前沿人物,从他们入手综述研究文献 (3)明确综述的目的,整理前人的研究成果,确定自己的概念和研究体例。 (4)综述的框架要覆盖主要研究内容,表述体现逻辑性。

二、概念的界定 (一)概念研究的意义 1、概念是理论思维和表达的基本单位,所以一切研究都离不开概念,一切研究都始于对概念的界定。 2、概念是一类事物共同特征和本质特征的表达,概念的界定和关键概念范围的界定规定了研究的范围。 3、概念的创新是研究创新的重要组成部分。 (二)概念与概念的界定 概念是一类事物共同特征和本质特征的表达,是理论思维的基本元素。 概念既是一种思维方式,也是抽象思维的结果。 概念的内涵与外延既确定了其反映的一类事物的共同特性或本质特性,也确定了这类事物的范围。因此,概念的研究与确定既表现了我们对问题思考的深度,也表达了我们研究的范围。 一个研究所使用的概念和概念之间的关系就限定了这个研究的范围和研究的重点。因此一个研究首先要确定自己的一组核心概念。 概念界定的基本思路和方法: 1、从现代汉语中寻找这个概念的中语含义。如果是外来语需要寻找一下它的来源和本意。 2、从相关研究中了解人们对这一概念的不同理解。 3、思考相关研究成果确定本研究使用本概念的角度,并用词语表达出来。

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