Apparent-time hypothesis

本文探讨了显象时间假设在社会语言学中的应用,通过年龄分层的语言形式变化来揭示过去五十年间语言变化的趋势。研究以加拿大中西部为例,分析了社会语言变量(wh)的变化模式,发现语言变化呈现出稳定期、快速变化期和尾声的特点,这一S曲线模式在多种语言变化中普遍存在。

In sociolinguistics, the apparent-time hypothesis(显象时间假设) states that age-stratified(年龄分层) variation in a linguistic form is often indicative of a change in progress. That is, if in a survey of a population, patterned differences between the speech of individuals 75 years old, 50 years old, and 25 years old may indicate changes that have occurred over the past 50 years. The apparent-time hypothesis depends on several assumptions: first, that a significantly broad sample is taken to be representative of the population; second, that vernacular(本国的、方言的) speech is relatively stable in a given individual once that individual is past adolescence.

 

J.K. Chambers, writing in 2002, has cited an example of the application of the apparent-time hypothesis. The study, carried out in central Canada, examined the sociolinguistic variable (wh), where the unvoiced labiovelar glide /hw/ loses phonemic status and merges with the corresponding voiced glide /w/. In this study, the oldest subjects seem to indicate a stable period for this variable, both the 70–79 year olds and those over 80 used the voiced variant where the unvoiced was "expected" 38.3 and 37.7% of the time, respectively. Each subsequent younger age cohort (10 years) shows a greater percentage of /w/ usage, with those 20–29 using /w/ 87.6% of the time and the teenagers using it 90.6% of the time. Notice that the deltas between the oldest two groups and between the youngest two groups are relatively small, 0.6% and 3.0%. Between these two extremes the rate of change between the groups is quite high, approximately 10% per age cohort. This pattern can be described as an initial stable period, followed by a period of rapid change, and a tailing off as the change nears completion. This S-curve pattern has been identified as characteristic for many types of linguistic changes.

 

Not all age-related variation indicates change in progress. It may be an age-graded variation. The applicability of the apparent-time hypothesis should be confirmed by real-time evidence, which actually samples the population over an extended period of time. This is the only true indicator of change in progress. Real-time evidence may come from a longitudinal study of a population or by replicating a study conducted at some relatively distant time and comparing the observations to those previously published.

 

 

References
Bailey, Guy (2002). Real and Apparent Time. In J.K. Chambers, Peter Trudgill, & Natalie Schilling-Estes [ed], The Handbook of Language Variation and Change (pp 312-331). Oxford, England: Blackwell.
Chambers, J.K (2002). Patterns of Variation including Change. In J.K. Chambers, Peter Trudgill, & Natalie Schilling-Estes [ed], The Handbook of Language Variation and Change (pp 358-361). Oxford, England: Blackwell.
Eckert, Penelope (1997). Age as a Sociolinguistic Variable. In Florian Coulmas [ed], The Handbook of Sociolinguistics (pp 151-154). Oxford, England: Blackwell.

 

内容概要:本文详细介绍了一种基于Simulink的表贴式永磁同步电机(SPMSM)有限控制集模型预测电流控制(FCS-MPCC)仿真系统。通过构建PMSM数学模型、坐标变换、MPC控制器、SVPWM调制等模块,实现了对电机定子电流的高精度跟踪控制,具备快速动态响应和低稳态误差的特点。文中提供了完整的仿真建模步骤、关键参数设置、核心MATLAB函数代码及仿真结果分析,涵盖转速、电流、转矩和三相电流波形,验证了MPC控制策略在动态性能、稳态精度和抗负载扰动方面的优越性,并提出了参数自整定、加权代价函数、模型预测转矩控制和弱磁扩速等优化方向。; 适合人群:自动化、电气工程及其相关专业本科生、研究生,以及从事电机控制算法研究与仿真的工程技术人员;具备一定的电机原理、自动控制理论和Simulink仿真基础者更佳; 使用场景及目标:①用于永磁同步电机模型预测控制的教学演示、课程设计或毕业设计项目;②作为电机先进控制算法(如MPC、MPTC)的仿真验证平台;③支撑科研中对控制性能优化(如动态响应、抗干扰能力)的研究需求; 阅读建议:建议读者结合Simulink环境动手搭建模型,深入理解各模块间的信号流向与控制逻辑,重点掌握预测模型构建、代价函数设计与开关状态选择机制,并可通过修改电机参数或控制策略进行拓展实验,以增强实践与创新能力。
根据原作 https://pan.quark.cn/s/23d6270309e5 的源码改编 湖北省黄石市2021年中考数学试卷所包含的知识点广泛涉及了中学数学的基础领域,涵盖了实数、科学记数法、分式方程、几何体的三视图、立体几何、概率统计以及代数方程等多个方面。 接下来将对每道试题所关联的知识点进行深入剖析:1. 实数与倒数的定义:该题目旨在检验学生对倒数概念的掌握程度,即一个数a的倒数表达为1/a,因此-7的倒数可表示为-1/7。 2. 科学记数法的运用:科学记数法是一种表示极大或极小数字的方法,其形式为a&times;10^n,其中1≤|a|<10,n为整数。 此题要求学生运用科学记数法表示一个天文单位的距离,将1.4960亿千米转换为1.4960&times;10^8千米。 3. 分式方程的求解方法:考察学生解决包含分母的方程的能力,题目要求找出满足方程3/(2x-1)=1的x值,需通过消除分母的方式转化为整式方程进行解答。 4. 三视图的辨认:该题目测试学生对于几何体三视图(主视图、左视图、俯视图)的认识,需要识别出具有两个相同视图而另一个不同的几何体。 5. 立体几何与表面积的计算:题目要求学生计算由直角三角形旋转形成的圆锥的表面积,要求学生对圆锥的底面积和侧面积公式有所了解并加以运用。 6. 统计学的基础概念:题目涉及众数、平均数、极差和中位数的定义,要求学生根据提供的数据信息选择恰当的统计量。 7. 方程的整数解求解:考察学生在实际问题中进行数学建模的能力,通过建立方程来计算在特定条件下帐篷的搭建方案数量。 8. 三角学的实际应用:题目通过在直角三角形中运用三角函数来求解特定线段的长度。 利用正弦定理求解AD的长度是解答该问题的关键。 9. 几何变换的应用:题目要求学生运用三角板的旋转来求解特定点的...
Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究内容概要:本文围绕“Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究”展开,提出了一种结合改进粒子群优化算法(IPSO)与长短期记忆网络(LSTM)的混合预测模型。通过IPSO算法优化LSTM网络的关键参数(如学习率、隐层节点数等),有效提升了模型在短期电力负荷预测中的精度与收敛速度。文中详细阐述了IPSO算法的改进策略(如引入自适应惯性权重、变异机制等),增强了全局搜索能力与避免早熟收敛,并利用实际电力负荷数据进行实验验证,结果表明该IPSO-LSTM模型相较于传统LSTM、PSO-LSTM等方法在预测准确性(如MAE、RMSE指标)方面表现更优。研究为电力系统调度、能源管理提供了高精度的负荷预测技术支持。; 适合人群:具备一定Python编程基础、熟悉基本机器学习算法的高校研究生、科研人员及电力系统相关领域的技术人员,尤其适合从事负荷预测、智能优化算法应用研究的专业人士。; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,提升电网调度的精确性与稳定性;②为优化算法(如粒子群算法)与深度学习模型(如LSTM)的融合应用提供实践案例;③可用于学术研究、毕业论文复现或电力企业智能化改造的技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提到的IPSO与LSTM原理进行理论学习,重点关注参数优化机制的设计思路,并动手复现实验部分,通过对比不同模型的预测结果加深理解。同时可拓展尝试将该方法应用于其他时序预测场景。
在logistic回归的校正曲线中,"apparent"和"bias-corrected"是两种不同的校正曲线类型,代表了不同的校正方法。 1. Apparent校正曲线:Apparent校正曲线是在原始数据集上计算的校正曲线。它反映了模型在训练数据上的预测准确性。这种校正曲线没有对模型的过拟合进行修正,因此可能会过于乐观地估计模型的准确性。 2. Bias-corrected校正曲线:Bias-corrected校正曲线是通过使用重采样方法对模型进行纠偏后计算得到的。这种校正曲线旨在修正模型在训练数据上的过拟合问题,并提供更准确、更保守的模型预测准确性估计。通常,这种方法使用自助法(bootstrap)或交叉验证等技术来生成多个数据集,并在每个数据集上重新拟合模型以获得更准确的预测准确性估计。 在logistic回归的校正曲线中,你通常会看到两条曲线:一条是Apparent校正曲线,另一条是Bias-corrected校正曲线。通过比较这两条曲线,你可以评估模型的预测准确性,并了解模型在训练数据上的过拟合程度。如果这两条曲线接近并且与对角线接近,表示模型的预测准确性较好且没有明显的过拟合问题。如果Bias-corrected校正曲线偏离Apparent校正曲线或对角线,表示模型可能存在过拟合,并且Apparent校正曲线过于乐观地估计了模型的准确性。因此,Bias-corrected校正曲线更可靠地反映了模型的预测准确性。
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