关联模式

合集下载

Excel数据从数据中发现隐藏的关联和模式

Excel数据从数据中发现隐藏的关联和模式在日常工作中，我们经常使用Excel来处理和分析大量的数据。

然而，数据中隐藏着许多有价值的关联和模式，这些关联和模式可能对我们做出决策和预测有很大的帮助。

本文将介绍如何利用Excel中的功能和技巧，从数据中发现隐藏的关联和模式。

1. 数据排序与筛选数据排序和筛选是Excel中最基本的功能之一。

通过对数据进行排序和筛选，我们可以更清晰地看到数据之间的关系和模式。

例如，如果我们想要找出销售额最高的产品，可以将销售额这一列进行降序排序，然后选择排在前面的产品即可。

2. 条件格式化Excel的条件格式化功能可以根据特定的条件自动给予数据不同的格式，使我们能够更直观地发现数据中的模式和关联。

比如，我们可以设置当销售额高于平均值时，将数据单元格标记为绿色；当销售额低于平均值时，将数据单元格标记为红色。

这样一来，我们就可以一目了然地看到哪些数据与平均值有较大差异。

3. 数据透视表数据透视表是Excel中用于汇总、分析和展示大量数据的强大工具。

通过数据透视表，我们可以将数据按照各种维度进行分类和汇总，进而发现不同维度之间的关联和模式。

例如，我们可以将销售数据按照时间、地区、产品类别等进行分类，并计算出每个维度下的销售额和利润，从而快速了解各个维度之间的关系和趋势。

4. 数据相关性分析Excel提供了一些函数和工具，用于计算和分析数据之间的相关性。

通过相关性分析，我们可以发现数据中存在的关联和模式。

例如，可以使用相关系数函数计算两个变量之间的相关性，或者使用散点图来可视化数据之间的关系。

这些分析工具能够帮助我们确定两个或多个变量之间的正向关联、负向关联或无关联。

5. 数据挖掘工具除了Excel本身的功能和工具，我们还可以利用一些数据挖掘工具来发现数据中的隐藏关联和模式。

例如，利用Excel与Python等编程语言的结合，我们可以编写代码来进行数据挖掘和分析，进而找到数据中的关联规则、分类模型、聚类模式等。

评估关联模式

评估关联模式
关联模式是数据挖掘领域中常用的一种技术，可以用来发现数据集中的频繁项集和关联规则。

在实际应用中，对于关联模式的评估显得尤为重要，因为其结果会直接影响到后续的决策和预测。

关联模式的评估主要包括支持度和置信度两个指标。

支持度指某个项集在数据集中出现的频率，置信度指关联规则成立的概率。

支持度越高，说明该项集或规则出现的频率越大；置信度越高，说明该规则成立的概率越大。

除了支持度和置信度，还有一些其他的评估指标可以用来衡量关联模式的好坏，如提升度、全置信度等。

提升度指一个规则成立的概率与该规则中两个项的支持度之积的比值，全置信度则是指在规则右部出现的所有项在规则左部出现的条件下的置信度之积。

对于关联模式的评估，需要根据具体的应用场景和数据集特点来选择合适的评估指标和方法。

同时，也需要注意数据集的大小和稀疏程度等因素对评估结果的影响。

只有在充分思考和实践的基础上，才能得到准确可靠的关联模式评估结果。

- 1 -。

基于关联模式挖掘的决策规则提取方法

维普资讯
第２卷第ｌ期７２
ＶＯ．７１２ＮＯ．２１
计算机工程与设计
ＣｏｍｐｔｒＥｎｉｅｎｎｓｇｕｅｇｎｅｒｇａｄＤｅｉｎｉ
２０年６０６月
Ｊｅ２０ｕｎ０６
（．ＳｈｏｆｍｐｔｒｎｍｍｕｉａｉｎＬｎｈｕＵｎｖｒｉｆｅｈｏｏｙＬｎｈｕ７０５，Ｃｈｎ；１ｃｏｌｏＣｏｕｅｄＣｏａｎｃｔ，ａｚｏｉｅｓｙｏｃｎｌｇ，ａｚｏ３００ｏｔＴｉａ
结合对两种理论的学习研究，文中给出一种基于Ａｒ算在ｐｏｉ
０引言
近年来，据挖掘逐渐成为人工智能研究领域的热点，数决策规则挖掘作为其中的一个重要的研究课题也得到了广泛关
法产生决策规则的优化算法，该算法集中了关联规则挖掘算
方法产生的规则基本相同。结合关联规则挖掘方法和粗糙集方法的优点，于Ａｐｏ算法提出一种优化算法，获取具有一基ｉｉｒｒ定支持度和可信度阈值且不产生冗余的决策规则，以提高粗糙集属性值约简算法的性能。关键词：数据挖掘；关联规则；粗糙集；Ａｒｒ算法；决策表ｐｏｉｉ中图法分类号：Ｐ８Ｔ１文献标识码：Ａ文章编号：００７２２０）２２７－３１０－０４（０６１－１５０
Ａｎｏｔｉｅｅｏｒｓｎｅｉｌｏｒｄｄｎｌｓｔｅｔｉｕｐｒａｄｃｎｄｎｅｔｒｓｏｄｉｈｔｅａｖｔｇｓｆｐｉｚｄｍｔｄｉｐｅｅｔｄｔｙｅｄｎｅｕａｔｒｅｈｃｒｎｓｐｏｔｍｈｓｏｎｕｗｉａｏｆｅｃｅｈｌｓｉｗｈｃｄａａｅｎｉｈｎｈｎｏ

理解关系模式了解不同类型的关系模式

理解关系模式了解不同类型的关系模式关系模式是数据库设计中的一个重要概念，用于描述实体之间的联系和关联。

不同类型的关系模式对于数据库设计和查询操作都具有一定的影响。

本文将介绍关系模式的概念以及常见的几种不同类型的关系模式。

关系模式的概念关系模式是一种结构化的数据模型，用于描述实体之间的关系和联系。

在关系数据库中，数据以表格的形式进行存储和组织，每个表格都有一个或多个列，每一列表示一个属性，而每一行则表示一个记录。

不同类型的关系模式1. 一对一关系模式一对一关系模式指的是两个实体之间存在一种对应关系，即一个实体实例只能关联到另一个实体实例。

在数据库设计中，可以通过在两个表格之间添加外键约束来实现一对一关系模式。

2. 一对多关系模式一对多关系模式指的是一个实体实例可以关联到多个另一个实体实例，但是另一个实体实例只能关联到一个实体实例。

在数据库设计中，可以通过在多的一方的表格中添加外键约束来实现一对多关系模式。

3. 多对多关系模式多对多关系模式指的是两个实体之间存在多对多的关联关系，即一个实体实例可以关联到多个另一个实体实例，同样另一个实体实例也可以关联到多个当前实体实例。

在数据库设计中，通常需要创建一个连接表格来实现多对多关系。

4. 继承关系模式继承关系模式是面向对象编程中常见的概念，在数据库设计中也可以应用。

继承关系模式指的是一个实体继承了另一个实体的属性和行为。

在关系数据库中，可以通过创建不同的表格来表示继承关系，其中父实体的属性会被子实体继承，并在子实体的表格中添加额外的属性。

5. 直接关系和间接关系模式直接关系模式指的是两个实体直接相连的关系，而间接关系模式指的是两个实体通过其他实体之间的关联来建立联系。

在数据库设计中，可以通过表格之间的外键关系来实现直接关系模式，而通过中间表格或者多级关联的方式来实现间接关系模式。

总结关系模式是数据库设计中的重要概念，用于描述实体之间的联系和关联。

不同类型的关系模式可以适用于不同的场景和需求，合理选择合适的关系模式对于数据库的性能和查询效率具有重要的影响。

选择关系标记关联模式探究

略” ＯＪＤ７０６）“ 语小句联结机制研究 ” ＯＪＤ７。６）教育部人文社会科学研究青年基金项目“ 标（７Ｊ４０３、汉（８Ｊ４０２、有假设复句研究 ” 国家２１程项目“ 、１工中华文化繁荣发展中的汉语学科创新 ” 经费资助。的２１年第１００期
汉语学报２１第１（第２０
尹蒋
提
要
关系标记具有三大基本职能：１联结分旬；２标明关系；３构成特定的复句格式。文（）（）（）
章考察了选择关系标记的关联模式，为其联结的基本方式有两种：联和双联。单联分为右向认单
关联和左向关联，联又称之为相向关联，前呼型关系标记跟后应型关系标记由于合用导致其双即关联指向相向而行。在此基础上，结了两句式、句式、总三四句式有标选择复句中关系标记理论上
二选择关系标记之普适关联模式选择关系标记的关联，两种基本方式，有一种叫做单联，种叫做双联。单联又可以分为一右向关联和左向关联，双联又可以称之为相向关联，即前呼型选择关系标记跟后应型选择关系
（０４对现代汉语选择范畴及若干选择关系标记作了阶段性总结。马清华（０６认为，联２０）２０）关

隐喻机制的关联模式——以宋代副词“抵死”为例

式是以语义特征的相似性为基础而形成的，与词并
语的句法位置分不开。本文通过对宋代动词“ 死” 抵虚化路径的研究，讨隐喻机制形成的方式、具、探工数量、时间等不同的关联模式。
一
行，出潼关。走（）７冒得官抵死不肯吃粪。
表达重点是“ Ｐ＋Ｖ” Ｎ。一般地说，有多个动词的含
句法结构中的居于次要地位的较为靠前的动词难以
长久保持其原有的性质，易发生功能上的变化。容
（史记・文本纪》《孝）
（）２民有犯盐、、矾酒曲者，多少，无皆抵死。
维普资讯
２００６年９月
常熟理工学院学报
ＪｕａｏｈｎｓｕＩｓｔｔｏｅｈｏｏｙｏｒｌｆａｇｈｎｔｕｅｆＴｃｎｌｇｎＣｉ
Ｓｐ．，０６ｅ２０
第５期
这是因为当句子中出现两个或两个以上的动词时，人们在理解句子时的注意力就集中在处于焦点位置
的居后的主要动词上，一主要动词前的成分则成这
（新五代史・章传》《王）
（）淳元年，铸者抵死，、、、、正３永私邻保里坊村
在上述用法中，抵死 ” 个动宾短语，独充当谓 “ 是单
收稿日期：０６—０２０６—０２
基金项目：苏省教育厅基金资助项目“ 全宋词》江《副词语法化研究 ” ０ＳＢ４００（５Ｊ７０１）作者简介：黄斐（９５）男，１６一，江西石城人，熟理工学院人文社会科学系讲师，士，要研究方向汉语史。常博主

化解管理理论与实践脱节的两种模式：串联型关联与并联型关联

孙继伟
（海大学管理学院）上
摘要：理论与实践的关系应该是既分离，关联的，型的关联模式有串联型关联和并联又典
型关联２种。当前管理学界的很多研究成果不属于这２种关联模式的任一种，它们属于管理理论与实践脱节。根据管理学的学科属性和发展阶段判断，来可以借鉴或借助这２种关联未
ｔｎｍｓｃｎｎｅｔｎｏｈｅｐａａｌｌｃｎｃ．Ｉｈｅｆｕｒａｄｅｏｃｒｔｒｌｅｏｎｅｔｎｔｕｔｅ，ｉｉｓｉｅｔｉｇｈａｔｅｅｔｓｐｏｓｂｌｏｂｒｄｅｔｅｇｐｂｅｗｅｎｒ — ｓａｃｎｄｐｒｃｉｅｈｅｔｎｄｍｏｅｒｈａａｔｃｓｂｙｔａｅｃｎｎｅｔｏｈｒｌｅｏｃｒｔｅｐａａｌｌｃｎｎｅｔｃ．
ＳＮｉｉＵＪｗｅ
（ｈｏｌｏａｇｍｅｔｈａｇｈｉＵｎｖｅｓｔＳｃｏｆＭｎａｅｎ，Ｓｎａｉｒｉｙ，Ｓｈａｎｇｈｉａ，Ｃｈｉ）ｎａＡｂｔａｔｓｒｃ：ＴｈｅｒｌｔｏｈｉｆｒｓａｃｎａｔｃｈｏｄｂｅｓｐｒｔｄａｏｎｃｅｅａｉｎｓｐＯｅｅｒｈａｄｐｒｃｉｅｓｕｌｅａａｅｎｄｃｎｅｔｄ．ＴｈｅｅａｅｒｒｔｓｃｔｐｅｆｔｅｃｎｅｔｄｍｏｌｈａｄｅｓｃｎｃｎｈｒｌｅｏｅｔＴｈｕｒｎｔｗｏｂａｉｙｓｏｈｏｎｃｅｄｅ：ｔｅｔｎｍｏｎｅｔａｄｔｅｐａａｌｌｃｎｎｃ．ｅｃｒｅ

关联分析基本概念与算法

关联分析基本概念与算法关联分析（Association Analysis）是一种在大规模数据集中寻找项集之间有意义关联关系的数据挖掘技术。

它的基本任务是发现数据集中的项目之间的频繁关联模式（Frequent Pattern）和关联规则（Association Rule）。

1.频繁关联模式频繁关联模式是指在数据集中经常同时出现的项集。

如果一个项集的支持度大于等于用户事先设定的最小支持度阈值，则称该项集为频繁项集。

频繁关联模式的发现是关联分析的核心任务。

2.关联规则关联规则是指一个集合中的一个子集在给定另一个集合的条件下出现的概率。

关联规则可以表示为X->Y，其中X和Y分别为项集。

关联规则呈现了一个条件和结论之间的关系。

根据关联规则中的置信度（Confidence）和支持度（Support）等指标，可以对规则进行排序和筛选。

3.支持度与置信度支持度（Support）是指一个项集在数据集中出现的频次。

在关联分析中，项集的支持度是指该项集在数据集中出现的概率。

置信度（Confidence）是指一个关联规则的可信程度。

在关联分析中，置信度表示当一个项集出现时，另一项集也会同时出现的概率。

为了发现频繁关联模式和关联规则，关联分析算法中常用的两种方法是Apriori算法和FP-Growth算法。

1. Apriori算法Apriori算法是一种基于候选生成和剪枝的算法。

该算法的基本思想是通过迭代计算递增长度的候选项集，然后按照最小支持度筛选出频繁项集，从而生成频繁关联模式。

Apriori算法的过程如下：(1)初始化，生成所有的单个项集；(2)通过计算支持度筛选出频繁一项集；(3)进一步生成候选二项集，并利用剪枝策略和支持度进行筛选，得到频繁二项集；(4)迭代生成更高阶的候选项集，并以频繁(k-1)项集为基础进行筛选，直到没有更高阶的频繁项集为止。

2. FP-Growth算法FP-Growth算法是一种基于频繁模式树（FP-Tree）的算法。

《关联—顺应模式下汉英交传长句口译策略研究》范文

《关联—顺应模式下汉英交传长句口译策略研究》篇一一、引言随着全球化的不断推进，汉英交传口译在跨国交流中扮演着日益重要的角色。

其中，长句口译因其信息量大、结构复杂而成为口译实践中的一大挑战。

因此，研究并掌握有效的汉英交传长句口译策略对于提高口译质量和效率具有重要意义。

本文以“关联—顺应”模式为理论基础，探讨汉英交传长句口译的策略和方法。

二、关联—顺应模式理论概述“关联—顺应”模式是一种语言交际的理论框架，强调语言交际的动态性和交互性。

其中，“关联”指语言交际中的意义关联，即说话人的意图与听话人的认知之间的联系；“顺应”则指语言交际过程中对语境的顺应，包括对语言结构、语用原则和交际环境的顺应。

在汉英交传长句口译中，关联和顺应相互影响、相互制约，共同影响口译的效果。

三、汉英交传长句口译的特点与难点汉英交传长句口译的特点在于其信息量大、结构复杂、文化差异大等。

难点主要体现在以下几个方面：一是语言转换的难度，包括词汇、语法、句式等方面的差异；二是文化背景的差异，导致对原句含义的理解出现偏差；三是时间压力和现场环境等口译现场因素的影响。

四、关联—顺应模式下汉英交传长句口译策略针对汉英交传长句口译的特点和难点，本文提出以下基于“关联—顺应”模式的口译策略：首先，注重信息关联。

在口译过程中，译员应准确把握原句的意图和含义，与原句的语境和听者的认知建立关联，确保信息的准确传递。

其次，顺应语言结构。

译员应熟练掌握汉英两种语言的结构特点，灵活运用不同的句式和语法结构，使译文符合英语的表达习惯。

再次，顺应文化背景。

译员应了解中英文化差异，准确理解原句中的文化内涵，避免因文化误解导致的口译失误。

最后，提高应变能力。

在口译现场，译员应保持冷静，快速反应，灵活应对各种突发情况，确保口译任务的顺利完成。

五、结论本文以“关联—顺应”模式为理论基础，探讨了汉英交传长句口译的策略和方法。

通过分析汉英交传长句口译的特点和难点，提出了基于“关联—顺应”模式的口译策略。

关联营销三部曲

关联营销三部曲随着市场的竞争日益激烈，如何让消费者注意到品牌并进行消费成为了品牌营销的核心。

而关联营销模式就是一种能够有效地召回消费者注意力的模式。

关联营销模式是指将两个或多个品牌相互链接，利用彼此的形象、信息、受众等方面的优势来共同推广品牌和产品。

成功的关联营销需要三个步骤：确定合作品牌关系、制定营销计划、营销实施和效果评估。

首先，确定合作品牌关系是关联营销成功的重要前提。

在确定合作的品牌时，需要对品牌的目标群体进行分析，选取与目标群体兴趣和需要相关或互补的品牌作为合作方。

例如，一个高端酒店可以与高档汽车品牌合作，共同推广高端消费理念；或者一家时装品牌可以与音乐平台合作，让消费者在购物同时欣赏到优美的音乐。

其次，制定营销计划是成功的关联营销的关键之一。

在制定营销计划时，需要根据合作品牌的特点，选择合适的营销渠道和方式。

例如，在疫情期间，许多品牌选择了线上营销渠道，通过直播、短视频和社交媒体等渠道进行宣传推广。

另外，在制定营销计划时还需要充分考虑品牌的定位和市场需求，制定相应的营销策略。

例如，在圣诞节等节日时，品牌可以通过联名定制礼盒等方式，为消费者提供更具吸引力的购物体验。

最后，实施营销计划和有效的效果评估也是关联营销成功的重要保证。

在实施营销计划时，需要充分利用合作品牌的优势资源，推出符合市场需求的产品和服务。

例如，在高端酒店和高档汽车品牌的联合推广中，可以为客户提供独特的驾驶体验和豪华住宿服务，从而更好地提升品牌价值。

在营销实施过程中，还需要进行有效的效果评估。

例如，通过问卷调查等方式对消费者的反馈和购买意愿进行评估，从而不断完善品牌营销策略，提高关联营销的效果和影响力。

综上所述，关联营销模式是一种具有较高实效性和市场影响力的营销方式，其成功需要三个步骤：确定合作品牌关系、制定营销计划、营销实施和效果评估。

在关联营销实施时，品牌需要充分利用优势资源、把握市场需求，提供高质量的产品和服务，才能进一步提升品牌的品牌价值和市场竞争力。

智能教学系统中教与学的关联性模式的设计

ｓｒｃｅｄｕｅｔｅａｈａｉｆｒｕｌｉｇｉｔｒｃｉｎｐｏｅｓｍｏｅ．Ｔｈｎｔｅｒｆｅｕａｉｎｉｏｉｅｅｃｒｈｏ — ｔｔｄａｓｍｓｔｅｂｓｓｏｉｎｅａｔｒｃｓｄ１ｕｎｈｂｄｎｏｅｏｙｏｄｃｔｏｓｃｍｂｎｄｔｓａｈｆｅｃｎｈｏｒｏｔｓｒｃｉｎｗａｆｉｔｒｃｉｎｌａｎｎａｅｓＡｓｏｉｔｉａｅｓｒｍｅｕａｉｆａａｌｌｓｏｉｔｎｏａｓｌｓｏｉｔｏｓｄｔｕｔｙｏｅａｔｒｉｇｐＲｍ．ｏｎｏｅｓｃａｉｔｐＲｍｏｒｇｌｔｏｐｌｓｃａｉｒｕａｓｃａｉｎｉｕｅｖｙｆｒｙｒｅａｏｃａｓｔｅｎｕｉｄｅ－ｏｍａｅｏｅｆｎｅａｔｎｐｔｒｓｆｅｃｉｇａｄｌａｎｎｅｒ．ｉａｌ，ｔｓｏｎｅｕａｅｒａｉａｉｎｏｄｆｅｆｒｎｓｍｉｒｌｎｔｓｉｔｒｃｉａｔｎｔａｈｎｒｉｇｔｏｉｏｋｓｆｄｏｏｅｏｎｅｈｙＦｎｌｉｉｉｔｄｏｔｈｔｈｌｔｙｐｔｔｅｚｏｏｎｔｒｃｉｎｐｏｅｓｉｏｅｓｑｅｃｎｅｅｃｎｉｏｆｕｉｄｄｓａｅａｐａｅｅｕｎｉｌｒ．Ａｓａｒｓｌｆｒｍｐｏｆｉｅａｔｒｃｓｎｅｕｎｅｕｄｒｏｄｔｎｏｆｒｋｎｓｍｏｅｐｅｄｓｑｅｔｌｉｔｎｏｓｈｔｉｏｒｒａｙｎｕｕｔｏｒ — ｅ，ｉ

数学的概念模式

数学的概念模式数学概念模式是指在数学中使用的一种表达方式，它描述了数学对象之间的关系和操作规则。

这种模式通常是一种重复出现的结构，可以应用于不同的问题和情景中。

数学概念模式对于数学的学习和理解非常重要，它能帮助我们发现问题的共性和规律，从而解决更复杂的数学问题。

在数学中，有许多重要的概念模式。

下面我将介绍一些常见的数学概念模式，并解释它们在数学中的应用。

1. 数列模式：数列是一种按照一定规律排列的数的集合，其中每个数都有一个对应的位置。

数列模式描述了数列成员之间的关系和数列的生成规则。

通过数列模式，我们可以预测数列中任意位置的数，进而解决与数列相关的问题。

例如，斐波那契数列是一个非常著名的数列模式，其定义是前两个数为1，从第三个数开始，每个数都是前两个数之和。

2. 图形模式：图形模式描述了图形之间的关系和规律。

图形可以是点、直线、多边形等各种几何形状。

通过研究图形模式，我们可以发现图形中的对称性、相似性或其他特征，从而推导出图形的性质。

例如，正方形具有四条相等的边和四个直角，通过观察正方形的图形模式，我们可以推导出它的性质。

3. 函数模式：函数模式描述了输入和输出之间的关系。

函数可以看作是一种映射，它将某个集合中的元素映射到另一个集合中的元素。

函数模式可以帮助我们理解函数的性质和变化规律。

通过函数模式，我们可以绘制函数图像、计算函数值和解决函数相关的问题。

例如，线性函数y = ax + b 的函数模式是输入x 和输出y 之间的线性关系，其中a 和b 是常数。

4. 方程模式：方程模式描述了等式中的数与符号之间的关系。

通过方程模式，我们可以解决方程，求解未知量的值。

方程模式在代数中起着重要的作用，它可以描述数学对象之间的等价关系。

例如，一元二次方程ax^2 + bx + c = 0 的方程模式是等式中的系数和未知量之间的关系。

5. 描述模式：描述模式主要用于描述数学对象的特征和性质。

描述模式通过运用严密的定义和推理，将数学对象的属性归纳和总结出来，从而帮助我们理解数学概念的本质。

有标转折复句的关联标记模式及相关解释

作者：丁志丛[1]
作者机构： [1]湖南科技大学副教授,湖南湘潭411201
出版物刊名：求索
页码： 201-202页
主题词：汉语有标转折复句;关联模式;联系项居中原则
摘要：现代汉语有标转折复句的关联标记模式可以分为“居中粘结式”、“前后配套式”和“居端依赖式”三种类型。

三种不同标记模式的有标转折复句在现代汉语语料中的分布有很大的差别，“居中粘结式”居于主体地位，是最典型的转折复句句式，这是“联系项居中原则”的有力表现。

“前后配套式”和“居端依赖式”的使用频率相对较低。

但也充分显示了“联系项居中原则”的制约作用。

fmri功能网络与连接关联模式

fMRI功能网络与连接关联模式中文摘要磁共振影像增强了神经生理和神经解剖的可计算性，为多种神经精神类疾病的简便诊断和提前发现提供了相对可靠的手段。

利用磁共振影像不仅可以从脑组织结构、连接、回路等方面开展关于脑功能和脑形态学异常的分析，而且能够从多个尺度、多个角度、多种模态来对脑的运作机理进行分析研究。

此外，功能磁共振影像还可用于研究扫描期间脑活动的动态变化。

本文的工作主要包括以下三个方面：（1）使用独立成分分析、时变功能连接分析以及离散化方法研究孤独症（Autism Spectrum Disorder, ASD）对脑活动动态变化的影响。

首先，对功能磁共振影像数据进行标准预处理操作。

其次，考虑到基于地形图进行脑功能区划分的局限性，本文使用基于群组的独立成分分析来确定脑分区。

然后，使用滑动窗分割时间序列并构建时变功能网络。

最后，使用Graphical LASSO算法控制功能网络的稀疏程度，并使用K-means聚类来确定脑活动的亚状态。

结果表明ASD患者的某些脑活动亚状态的平均重复出现时间与正常人之间有显著的差异，并且ASD患者不同脑状态中不同强度连接比例的波动要大于正常人。

与之前的研究类似，本文结果表明ASD患者中存在与认知控制网络、视觉网络和默认模式网络相关的异常连接。

（2）使用双样本T检验和留一交叉验证从脑功能网络中提取差异连接，并使用贝叶斯网络、Logistics回归、KNN分类器结合十折交叉验证方法探究差异连接对孤独症的区分能力。

结果表明差异连接有较好的区分能力，分类准确率最高可以达到90.7%。

此外，还探究了离散化和降维算法对分类结果的影响。

（3）使用频繁项集挖掘算法对脑区尺度上的脑功能连接进行共存关联分析。

结果表明左侧眶部额下回、右侧眶部额下回、左侧海马、左侧海马旁回、右侧海马旁回、左侧嗅皮质、右侧嗅皮质、左侧颞极：颞上回、左侧枕下回之间的连接关联出现。

在一定程度上表明大脑自发活动可能是受记忆调控的而不是完全随机的。

关联规则模式维护算法

［ｙｗｒｓｓｏｉｔｎｒｌｓｓｐｏｔｃｎｉｅｃ；ｎｒｍｅｔｌｐａｉｇａｇｒｈＫｅｏｄ］ａｓｃａｏｅ；ｕｐｒｏｆｎｅｉｃｅｎａｄｔｌｏｉｍｉｕ；ｄｕｎｔ
１概述
关联规则挖掘是数据挖掘的一个重要分支，其主要研究
［ｂｔａｔｅｊｒｙｕｄｔｇａｇｒｈｒｓｏｉｔｎｒｌｓａｅｈｍｅｓｏｔｏｎｓｉｎｙｔｋｃｏｎｆｈｎｍｕｓｐｏｔＡｓｒｃＩＡｓｈｏｉｐａｉｌｏｉｍｓｏｓｃａｏｅｖｅａｒｍｉｇｃｏｌｅａｃｕｔｅｍｉｉｍｐｒｔｍａｔｎｔｆａｉｕｈｔｓｈｃｗｈｈａｏｔｕ
若干个因素之问的相关性。最初由Ａｇａａ等人提出并给出ｒｗｔ了用于挖掘关联规则的Ａｒｒ算法。目前，ｐｉｉｏ关联规则已经广泛应用于各行业的决策系统中，大大提高决策者们的决策效
或删除事务数）进行挖掘，得到新的关联规则库，本文重点讨论解决这一问题的方法。
ａｄｄｔｎｒａｅｗｉｏｔｔｅｍｉｉｕｃｎｆｅｃｎａａｄｃｅｓ．ｉｐｐｒｐｏｏｅｅｕｄｔｎｌｏｉｈｆｒｄｎｍｉａａａｅｗｈｃｎａａｉｃｅｓ，ｔｕｈｎｍｍｏｉｎｅａｄｄｔｅｒａｅＴｈｓａｅｒｐｓｓａｎｗｐａｉｇａｇｒｍｙａｃｄｔｂｓｉｈｈｄｔｏｃｎａｏｄｓｍｅｓｏｃｍｉｇｆｔｅａｏｅＩａｆｅｔｖｌｎｏｎｅｅｔｄｋｎｗｌｄｅａｄｓｖａｇｍｏｎｆｍｉｉｇｔｍｅＥｘｅｍｅｔｌａｖｉｏｈｒｏｎｓｏｂｖ．ｔｎｅｆｃｉｅｙｍｉｅｓｍｅｉｔｒｓｅｏｅｇｎａｅａｌｒｅａｔｈｃｕｔｎｎｏｉ．ｐｒｉｎａｒｓｌｓｏａｅｐｒｐｓｄａｐｏｃｓｆａｉｌ．ｅｕｔｈｗｓｔｔｈｏｏｅｐｒａｈｉｅｓｂｅｈｔ

加油站的行业关联与合作模式

05
加油站行业的未来展望
智能化与数字化转型
要点一
智能化转型
随着科技的进步，加油站将逐渐实现智能化管理，包括自动化加油、智能支付、智能库存管理等，以提高效率、降低成本。
要点二
数字化转型
通过数字化技术，加油站可以更好地收集和分析客户数据，了解客户需求，优化服务体验，提升客户满意度。
新能源与可持续发展
市场竞争与政策法规挑战
市场竞争激烈
随着加油站数量的不断增加，市场竞争日趋激烈，企业需要不断提升服务质量、降低成本以吸引客户。
政策法规限制
政府对加油站行业的监管力度加大，对环保、安全等方面的要求不断提高，企业需遵守相关法规，加强内部管理。
技术创新与环保要求
技术创新驱动
加油站行业不断涌现新技术、新设备，如智能加油机、互联网支付等，企业需紧跟技术发展趋势，提升加油站运营效率。
物流配送
提供加油站所需的非油品商品配送服务，如便利店商品。
Байду номын сангаас车制造与维修
汽车制造
生产汽车，提高汽车保有量，增加油品需求。
汽车维修
提供汽车维修保养服务，增加加油站潜在客户。
金融服务
信用卡支付
提供信用卡支付服务，方便客户加油支付。
VS
金融服务合作
与金融机构合作，开展油品分期付款、加油卡充值等业务。
与加油站设备供应商合作，提供技术指导和售后服务。
品牌合作
1 2
连锁品牌合作
加盟知名连锁加油站品牌，共享品牌资源和经营经验。
异业品牌合作
与其他行业品牌合作，共同开展营销活动，扩大知名度。
3
地方品牌合作
与地方性加油站品牌合作，共同开拓市场。

顺应—关联模式下的反语研究

是一种不遵守质准则而获得的会话含义。使用反语性可从两方面理解：明示刺激足够相关，得听者付值
时，者明显违反质准则，说目的是让听者通过话语的出认知加工努力；刺激是与说者的能力和偏好相容该
《学与管理》教
２１００年８月２０日
ｉ
；
应一关联模式下的
反语研究。 ≥ ≮
⑩广东广州城市职业学院刘向红
反语，作为一种独具魅力的语言现象，日常交反语伪装论，ｔｍ的隐性展示论也各有缺陷，无法在Ｕｓｉｕ际中经常被人们使用，也一直备受文人和学者的关区分反语和非反语，无法解释使用反语的动机等。当注。近年来，对反语的研究业已从以往狭隘的修辞研前反语研究的核心集中于解释其产生和理解机制。因
ｌ＆ａ发现，语的使用更不礼貌，更严厉的批重要内容之一是语境关系顺应。境包括语言语境和ａＫｔｋｚ反是语评手段。ＳＷ提出的回声论认为反语是说者的思想交际语境。交际语境主要由交际者的心理世界、交＆社与特定思想或话语间的解释性关系，者在回应他人世界和物理世界组成。理世界主要涉及交际双方的说心
情愿意社交世界的思想，自己则从中分离出去，并伴有不赞同态度。诚个性、感、望、图等认知和情感因素；

浙江省区域教育人口与经济的分布变迁及关联模式(1964～2000)

起学者的关注：如原华荣（０５认为 “ ２０）浙江现象 ” 由发是展绩效、发展特征、发展条件、度创新和 “ 江精神” 制浙所共同展现的一幅全方位图景。姚引妹（０２认为浙江经２０）
济发达与人口文化素质的错位，部分缘于其体制创新与
中关于教育投入对经济增长贡献（陈皓、薛声家，０４的２０）
一
个有益补充，也对解读 “ 江现象 ” 浙提供一个地域性（中
观层次）的研究视野。
一
教育人口与经济的分布变迁切入，为深层次解读 “ 浙江现
象” 提供一个新的思路。教育人口是指接受过不同教育程度（业完成状况）学的人口总称，它是以教育为划分标准的人口分类，包括文盲半文盲人口、小学人口、中人口、中／初高中专人口、大专人口、本科人口和研究生人口等。教育人口研究既是人口学的一部分，也是教育人口学的研究对象（田家盛，００，２０）它在指标的测度上是十分明确的，即指接受过不同教育程度的人口数量。教育人口概念与经济学上的人力资本概念、教育学上的受教育者概念以及人才学上的人才概念都存在
维普资讯
２００６年第４期Ｎຫໍສະໝຸດ ４，０６．２０浙
江
社
会
科
学
２００６年７月
Ｊ１２０ｕ．．０６
ＺＨＥＪＮＧＳＯＣＩＡＬＳＥＮＣＥＳＣＩ
浙江省区域教育人口与经济的分布变迁及关联模式（４～００术１６２０）９

关联理论中两种模式的初探

’
想。如果要避免上面这些错误的出现，那就需要交际双方 “ 互知 ”，但这种假设在他们随后的研究中发现是站不住脚的，交际西方语用学界带来较大影响的认知语用学理论。关联理论关注的双方在编码一解码的过程中追求互知显然是不切合实际的，而且核心问题是交际与认知。它不以规则为基础（ｕｅ－ａｅ）ｒｌｄｂｓｄ，也它也不一定能保证交际的成功由此可以看出，代码模式的缺不以准则为标准（ａｉ— ａｅ）ｍｘｍｂｓｄ，而是基于下面的观点（ｐｒｅ点，语言编码的意义不能完全决定话语所表达的命题，代码模式Ｓｅｂｒ＆Ｗｌｏ。１８／１９）ｉｓｎ９６９５：只能解释话语是如何传递思想的。下图或许能够比较好的说明编话语的内容、语境和各种暗含，听话人对话语产生不同的码解码过程：使理解：但听话人不一定在任何场合下对话语所表达的全部意义都得到理解；他只用一个单一的、普通的标准去理解话语：这个标ＲｃｉｅｅｅｖｄＲｃｉｅｅｅｖｄＳｇａｌｉｎＭｓａｅｅｓｇ准足以使听话人认定一种唯一可行的理解：这个标准就是关联性。因此，每一种明示的交际行为都应设想为这个交际行为本身具各最佳的关联性。
理论研究
关联理论中两种模式的初探

关联—顺应模式与谈话节目中的话轮转换

谈话节目进行的过程也就是主持人与嘉宾寻求
关联理论偏重于理论的解释，在描述话语使用
的具体规律方面，其描述的充分性十分不足。Ｓｅｅ＆Ｗｉｏ（８）ｐｒｒｂｌｎ１６ｓ９认为说话人的关联假设决定
关联语境、动态顺应的过程。主持人与嘉宾找到符合关联的语境因素，从而形成关联假设（图ｌ如所示）。正是这一关联假设决定了谈话节目中特有的话轮转换模式及特点。谈话节目是半机构性的语篇，它兼有机构性语篇与自然会话语篇的特点，具有较为灵活的机构性权力框架，话节目的参与者谈
杨平从说话人的角度提出关联一顺应模式。他认为 “ 语言使用的过程是一个顺应关联的过程，即语言
的选择和运用是说话人寻求关联顺应关联语境的过程。口， “ Ｊ关联顺应是一个语境成分和语言结构相，互顺应的动态过程。【３】 ’ ’面对具体语境中纷繁复杂
图１谈话节目的关联一顺应模式
３相关分析
的因素，说话人只能顺应那些符合关联的成分。说３１话轮类型分配话人找到符合关联原则的语境因素，形成关联假日常谈话中，参与者是平等的交流主体，可以设。正是这一假设决定了话语方式的选择。本文将自主地决定话轮的长短及话轮的类型，无拘无束地
收稿日：０５１—０修回日期．０ —２１期２０—０３；２５１—４０
维普资讯
文章编号：０６－８７２０）２０４－３１０－７（０６０－０８０４
联 — 顺垃摸式与谈嚣节且中的柱ｒ幸
鹿婷婷