一种基于灰关联分析的语音-音乐分类方法

收稿日期:2005?12?27;修回日期:2006?04?20

作者简介:陈功,(1979?),男,江苏常州人,博士生,从事多媒体信号

处理和战场态势感知信息处理。

通信作者:陈功,E ?mail:realchenggong@https://www.sodocs.net/doc/074962072.html,

1引言

语音和音乐是两类最重要的音频信号,语音和音乐的自动分类在基于内容的语义提取、音频检索、视频的摘要以及语音识别等众多领域都有重要的应用价值。

目前国内外音频信号分类多为基于过零率、功率谱、Mel 频标倒谱系数(MFCC )系数等多种音频信

号分类特征的模式分类技术来实现信号的自动分类[1?5]。比如Zhang [3]利用能量、平均过零率、基频和

功率谱峰值等多种音频信号特征对语音合音乐信号进行分类,分类识别率达到90%以上;Scheirer 和Slaney 则利用了8种特征值进行分类[2]。然而仅考虑音频信号的一种特征值、且该特征值的信息量较少时,这些方法有的不能给出正确可靠的结果,有的

无法进行分类,所以上述方法在实际应用中存在一定的局限性。而灰色系统理论特别是灰关联分析方法,为我们解决这一问题提供了可能性。

灰色系统理论属系统论的范畴,灰色是指信息不完全。灰色系统理论主要研究系统模型不明确、

陈功袁张雄伟

(解放军理工大学通信工程学院,南京210007)

摘要:针对音频信号的特点,提出了一种将灰关联分析应用于语音/音乐信号的分类方法,并给出了对音频信号进行灰关联分析的方法和步骤。利用语音和音乐信号的短时能量均方根的概率统计特征值建立了目标的参考数据和比较数据,进行了不同语音和音乐信号的灰关联分析,确定了目标分类的判据,并对两类信号以及含有独立两类信号的音频信号进行了分类。仿真结果表明:基于单特征值的音频信号灰关联分析方法实现过程简单,分类平均准确率达到90%,优于文献[4]中基于1种和2种特征值的分类性能。关键词:灰关联;特征;语音和音乐分类中图分类号:TP391.3

文献标识码:A

文章编号:1000?3630(2007)?02?0262?06

Speech/music discrimination method based on

gray correlation analysis

CHEN Gong ,ZHANG Xiong ?wei

(Institute of Communicatios Engineering,PLA University of Science &Technology ,Nanjing 210007,China )

Abstract :Application of gray correlation analysis method to speech/music discrimination based on

statistic features of short energy root mean square (RMS )is presented.Steps of the method are described.The characteristic values of comparative and referenced data are then realized.Discri ?mination criterions are defined and speech/music is recognized.Simulation results indicate that

the described algorithm is more effective and accurate than that introduced in the literature based on one and two features in real ?time multimedia applications.

Key words :gray correlation ;features ;speech/music discrimination

第26卷第2期2007年4月声学技术Technical Acoustics

Vol.26,No.2Apr.,2007

一种基于灰关联分析的语音/音乐分类方法

万方数据

浅议灰色关联度分析方法及其应用

科技信息 SCIENCE&TECHNOLOGY INFORMATION 2010年第17期 1关联度的概念 关联度是事物之间、因素之间关联性大小的量度。它定量地描述 了事物或因素之间相互变化的情况，即变化的大小、方向与速度等的 相对性。如果事物或因素变化的态势基本一致，则可以认为它们之间 的关联度较大，反之，关联度较小。对事物或因素之间的这种关联关 系，虽然用回归、相关等统计分析方法也可以做出一定程度的回答，但 往往要求数据量较大、数据的分布特征也要求比较明显。而且对于多 因素非典型分布特征的现象，回归相关分析的难度常常很大。相对来 说，灰色关联度分析所需数据较少，对数据的要求较低，原理简单，易 于理解和掌握，对上述不足有所克服和弥补。 2关联度的计算 灰色关联度分析的核心是计算关联度。一般说来，关联度的计算 首先要对原始数据进行处理，然后计算关联系数，由此就可计算出关 联度。 2.1原始数据的处理 由于各因素各有不同的计量单位，因而原始数据存在量纲和数量 级上的差异，不同的量纲和数量级不便于比较，或者比较时难以得出 正确结论。因此，在计算关联度之前，通常要对原始数据进行无量纲化 处理。其方法包括初值化、均值化等。 2.1.1初值化。即用同一数列的第一个数据去除后面的所有数据，得 到一个各个数据相对于第一个数据的倍数数列，即初值化数列。一般 地，初值化方法适用于较稳定的社会经济现象的无量纲化，因为这样 的数列多数呈稳定增长趋势，通过初值化处理，可使增长趋势更加明 显。比如，社会经济统计中常见的定基发展指数就属于初值化数列。 2.1.2均值化。先分别求出各个原始数列的平均数，再用数列的所有 数据除以该数列的平均数，就得到一个各个数据相对于其平均数的倍 数数列，即均值化数列。一般说来，均值化方法比较适合于没有明显升 降趋势现象的数据处理。 2.2计算关联系数 设经过数据处理后的参考数列为： {x0(t)}＝{x01，x02，…，x0n} 与参考数列作关联程度比较的p个数列(常称为比较数列)为： {x1(t)，x2(t)，…，x p(t)}＝ x11x12…x1n x21x22…x2n ………… x p1x p2…x pn 上式中，n为数列的数据长度，即数据的个数。 从几何角度看，关联程度实质上是参考数列与比较数列曲线形状的相似程度。凡比较数列与参考数列的曲线形状接近，则两者间的关联度较大；反之，如果曲线形状相差较大，则两者间的关联度较小。因此，可用曲线间的差值大小作为关联度的衡量标准。 将第k个比较数列(k＝1，2，…，p)各期的数值与参考数列对应期的差值的绝对值记为： Δok(t)=x0(t)-x k(t)t＝1，2，…，n 对于第k个比较数列，分别记n个Δok(t)中的最小数和最大数为Δok(min)和Δok(max)。对p个比较数列，又记p个Δok(min)中的最小者为Δ(min)，p个Δok(max)中的最大者为Δ(max)。这样Δ(min)和Δ(max)分别是所有p个比较数列在各期的绝对差值中的最小者和最大者。于是，第k个比较数列与参考数列在t时期的关联程度(常称为关联系数)可通过下式计算： ζok(t)=Δ(min)+ρΔ(max) ok 式中ρ为分辩系数，用来削弱Δ(max)过大而使关联系数失真的影响。人为引入这个系数是为了提高关联系数之间的差异显著性。0＜ρ＜1。 可见，关联系数反映了两个数列在某一时期的紧密程度。例如，在使Δok(t)＝Δ(min)的时期，ζok(t)＝1，关联系数最大；而在使Δok(t)＝Δ(max)的时期，关联系数最小。由此可知，关联系数变化范围为0＜ζok(t)≤1。 显然，当参考数列的长度为n时，由p个比较数列共可计算出n×p个关联系数。 2.3求关联度 由于每个比较数列与参考数列的关联程度是通过n个关联系数来反映的，关联信息分散，不便于从整体上进行比较。因此，有必要对关联信息作集中处理。而求平均值便是一种信息集中的方式。即用比较数列与参考数列各个时期的关联系数之平均值来定量反映这两个数列的关联程度，其计算公式为： r ok=1 n n i=1 Σζok(t) 式中，r ok为第k个比较数列与参考数列的关联度。 不难看出，关联度与比较数列、参考数列及其长度有关。而且，原始数据的无量纲化方法和分辩系数的选取不同，关联度也会有变化。 2.4排关联度 由上述分析可见，关联度只是因素间关联性比较的量度，只能衡量因素间密切程度的相对大小，其数值的绝对大小常常意义不大，关键是反映各个比较数列与同一参考数列的关联度哪个大哪个小。 当比较数列有p个时，相应的关联度就有p个。按其数值的大小顺序排列，便组成关联序。它反映了各比较数列对于同一参考数列的“主次”、“优劣”关系。 灰色关联度分析方法的运用之一，就是因素分析。在实际工作中，影响一个经济变量的因素很多。但由于客观事物很复杂，人们对事物的认识有信息不完全性和不确定性，各个因素对经济总量的影响作用不是一下子就能够看清楚的，需要进行深入的研究，这就是经济变量的因素分析。运用灰色关联度进行因素分析是非常有效的，而且特别适用于各个影响因素和总量之间不存在严格数学关系的情况。 例1：利用关联度分析方法研究某公路施工企业工资序列（表1）。 表1某公路施工企业工资序列表单位：千元 根据表1中数据，以工资总额为参考数列x0(t)，以计时工资x1(t)、档案工资x2(t)和承包工资x3(t)为比较数列，计算三种工资对于工资总额的关联度。 第一步，对各数列作均值化处理。 工资总额和三种工资的均值分别为： 浅议灰色关联度分析方法及其应用 孙芳芳 (濮阳市公路管理局河南濮阳457000) 【摘要】灰色关联度是灰色数学中的一种方法，用来研究事物相互关联、相互作用的复杂因素的影响作用，确定影响事物的本质因素，使各种影响因素之间的“灰色”关系清晰化。本文介绍了灰色关联度在实际工作中的分析方法和步骤，为定量描述事物或因素之间相互变化的情况提供了理论依据。 【关键词】灰色关联度；分析方法；综合评价；应用 年份工资总额计时工资档案工资承包工资 200313974.23831.06587.23556.0 200415997.64228.07278.04491.6 200517681.35017.07717.44946.9 200620188.35288.69102.25797.5 200724020.35744.011575.26701.0 x i軃18372.34821.78450.05098.6○公路与管理○ 880

灰色关联分析(算法步骤)

灰色关联分析 灰色关联分析是指对一个系统发展变化态势的定量描述和比较的方法，其基本思想是通过确定参考数据列和若干个比较数据列的几何形状相似程度来判断其联系是否紧密，它反映了曲线间的关联程度[1]。 灰色系统理论是由著名学者邓聚龙教授首创的一种系统科学理论(Grey Theory)，其中的灰色关联分析是根据各因素变化曲线几何形状的相似程度，来判断因素之间关联程度的方法。此方法通过对动态过程发展态势的量化分析，完成对系统内时间序列有关统计数据几何关系的比较，求出参考数列与各比较数列之间的灰色关联度。与参考数列关联度越大的比较数列，其发展方向和速率与参考数列越接近，与参考数列的关系越紧密。灰色关联分析方法要求样本容量可以少到4个，对数据无规律同样适用，不会出现量化结果与定性分析结果不符的情况。其基本思想是将评价指标原始观测数进行无量纲化处理，计算关联系数、关联度以及根据关联度的大小对待评指标进行排序。灰色关联度的应用涉及社会科学和自然科学的各个领域，尤其在社会经济领域，如国民经济各部门投资收益、区域经济优势分析、产业结构调整等方面，都取得较好的应用效果。 [2] 关联度有绝对关联度和相对关联度之分，绝对关联度采用初始点零化法进行初值化处理，当分析的因素差异较大时，由于变量间的量纲不一致，往往影响分析，难以得出合理的结果。而相对关联度用相对量进行分析，计算结果仅与序列相对于初始点的变化速率有关，与各观测数据大小无关，这在一定程度上弥补了绝对关联度的缺陷。[2] 灰色关联分析的步骤[2] 灰色关联分析的具体计算步骤如下： 第一步：确定分析数列。 确定反映系统行为特征的参考数列和影响系统行为的比较数列。反映系统行为特征的数据序列，称为参考数列。影响系统行为的因素组成的数据序列，称比较数列。 设参考数列（又称母序列）为Y={Y(k) | k= 1,2,Λ,n}；比较数列（又称子序列）X i={X i(k) | k = 1,2,Λ,n},i= 1,2,Λ,m。 第二步，变量的无量纲化 由于系统中各因素列中的数据可能因量纲不同，不便于比较或在比较时难以得到正确的结论。因此在进行灰色关联度分析时，一般都要进行数据的无量纲化处理。

小学1-6年级音乐学情分析

小学音乐学情分析 小学一年级音乐学情分析 一年级学生从整体的水平看相差不是特别明显。学生在音准、对歌曲的接受能力和音乐表现能力方面学生相对可以，但是部分班级在音乐的听觉稍有差异。一年级学生在上学期已学过一些儿歌，大部分学生对音乐的学习积极性非常高，上课纪律也不错，举手发言的学生很多。从整体水平来看，这些学生经过一个学期的学习，行为习惯方面进步较大，学习目的性也有所增强，个别学生的音乐学习习惯有所改进。每个班都有一些表现非常棒的学生，他们在音乐活动中起到了很好的带头作用。但还存在着个别学生不能自律，因此在教学中还是要加强常规教学，这样才能保证教学的顺利进行。因此这学期对他们的音乐感受力、表现力要进一步加强训练。 小学二年级音乐学情分析 二年级的学生好奇心强、活泼好动，善于模仿,身心可塑性强。有意注意的时间较短，同时是学生第一次接触可能性的问题，不大容易理解，所以在教学方法的选择上应主要采用游戏的形式，让学生在玩中体验，玩中创造。在游戏中让学生理解教材中比较抽象的内容，建立学生的表象。同时将所学到了理论进一步在生活中应用，从而达到教者的目的。 在平日的教学中，应注重营造愉悦、欢快的学习氛围，运用多种活动增强学生参与的广度和深度，使他们在亲身体验中进行有效

的学习，保持他们学习的欲望和兴趣，从而提高学习效果。 小学三年级音乐学情分析 1、个性差别大：三年级的小学生是形成自信心的关键期。他们在接受别人的评价中能发现自身的价值，产生兴奋感、自豪感，对自己充满信心；有的还表现出强烈的自我确定、自我主张，对自己评价偏高，甚至有时“目空一切”，容易导致自负的心理。相反，有的孩子由于成绩不良或某个方面的缺失，受到班级同学的歧视，往往对自己评价过低，对自己失去信心。因此，在教学中要时不时应用一些小“特技”来提醒那些目空一切的孩子，告诫他们自己还有很多东西要学，而对那些失去信息的孩子要及时抓住机会鼓励他们。 2、情绪不稳定：三年级学生由于生活经验不足，容易产生紧张的情绪，自我调节能力比较差，难以释放心理的压力，这样就容易使他们的心情变坏。他们喜欢与伙伴共同游戏、学习，但情绪很不稳定，容易激动、冲动，常为一点小事面红耳赤，而且情绪变化极大，并且表露在外，心情的好坏大多数从脸上一望便知。这就要求我们要有敏锐的洞察力，发现问题及时解决，并且在平日教学中增加小组合作，加强团队精神，培养学生集体荣誉感。 3、自控力不强：从三年级开始，学生进入少年期，此时会出现一种强烈要求独立和摆脱成人控制的欲望，因此他们的性格特征中也会表现出明显的独立性。同时，随着年龄的增长，他们对外部控制的依赖性逐渐减少，但是内部的自控能力又尚未发展起来，还不能有效地调节和控制自己的日常行为。遇到这种问题，我们应该“恩威并用”，

灰色关联分析法原理及解题步骤教学提纲

灰色关联分析法原理及解题步骤

灰色关联分析法原理及解题步骤 ---------------研究两个因素或两个系统的关联度（即两因素变化大小,方向与速度的相对性） 关联程度——曲线间几何形状的差别程度 灰色关联分析是通过灰色关联度来分析和确定系统因素间的影响程度或因素对系统主行为的贡献测度的一种方法。 灰色关联分析的基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密 1>曲线越接近,相应序列之间的关联度就越大,反之就越小 2>灰色关联度越大，两因素变化态势越一致 分析法优点 它对样本量的多少和样本有无规律都同样适用,而且计算量小,十分方便,更不会出现量化结果与定性分析结果不符的情况。 灰色系统关联分析的具体计算步骤如下 1》参考数列和比较数列的确定 参考数列——反映系统行为特征的数据序列 比较数列——影响系统行为的因素组成的数据序列 2》无量纲化处理参考数列和比较数列 （1）初值化——矩阵中的每个数均除以第一个数得到的新矩阵

（2）均值化——矩阵中的每个数均除以用矩阵所有元素的平均值得到的新矩阵 （3）区间相对值化 3》求参考数列与比较数列的灰色关联系数ξ（Xi） 参考数列X0 比较数列X1、X2、X3…………… 比较数列相对于参考数列在曲线各点的关联系数ξ（i） 称为关联系数，其中ρ称为分辨系数，ρ∈（0，1），常取0.5.实数第二级最小差，记为Δmin。两级最大差，记为Δmax。为各比较数列Xi曲线上的每一个点与参考数列X0曲线上的每一个点的绝对差值。记为Δoi(k)。所以关联系数ξ（Xi）也可简化如下列公式： 4》求关联度ri 关联系数——比较数列与参考数列在各个时刻（即曲线中的各点）的关联程度值，所以它的数不止一个，而信息过于分散不便于进行整体性比较。因此有必要将各个时刻

应用行为分析法(ABA)基本概念

关于ABA的几个基本概念（一）ABA的基本特点 ABA大家都知道就是行为应用分析法。 1将人的社会交往活动和行为进行分解，直到最细小的但可观测的行为单元。如：“吃饭”可以分解为：“走到餐桌前”、“坐在椅子上”、“拿自己的餐具”“吃自己碗里的东西”等等。行为可以无限往下分，尽可能的细小。 通过有系统的训练，帮助孩子学会有社会适应性的行为和活动。每一种特殊儿童不能出来的行为，从简单的“看”别人，到复杂的如主动的交流和社会活动，都可以被分解成为许多工作步骤。 2、要求孩子必须对每个指令做出反应。 3、孩子的错误反应肯定不能得到解决奖励，即不能被强化。例如：发脾气，刻板行为，自伤，退缩等）。 4、同一课题的训练要重复很多次，直到在没有成人的任何指导和辅助下，孩子也能有稳定的正确的反应，将孩子的反应记录下来并且按照特定的、客观的定义和标准来评价。 课题的不同孩子的接受能力也不同，有的孩子三次就会了，有的孩子则需要一个月甚至更长时间，每个孩子都如此不同。多长时间学会只有上帝知道。 5、教学计划是针对每个孩子的不同特点而个别化设计的（IEP）。就是因人而异，因材施教的意思。 （二）ABA的基本操作分式 ——回合操作教学法（DTT） 指令（刺激）——（孩子）反应——结果（强化）——停顿。下一个回合。要对指令作出反应，听指令做反应是社会行为。 （三）行为的分解和目标行为 1、行为的分解——将一个行为分解成一系列单元行为，对每一个单元行为还可以继续分解，这样逐级将一个行为拆分为更小的，有先后顺序的行为链。 洗手的分解：会洗手要具备的能力：开水龙头——洗手——关水——擦手。如果不会洗手，就要现分解洗手——搓手——打香皂——冲手。现在都是用洗手液，更方便了，设备的发展也可以改善孩子们生活的艰难。平时没事的时候不要怨天尤人，不要总想多少年后自己S了后孩子怎么办哪。不试永远不了解孩子。教孩子时不要一根筋，一种方法打不开孩子的心灵再寻求另一种。科学的思维方式不但能解决孩子的问题也能对自己的生活有所帮助，但要一步步的来。具有阶段性和目标性。这就是目标行为的特点。

汽轮机火用分析方法的热力系统计算

汽轮机火用分析方法的热力系统计算 前言 在把整个汽轮机装置系统划分成若干个单元的过程中，任何一个单元由于某些因素而引起的微弱变化，都会影响到其它单元。这种引起某单元变化的因素叫做“扰动”。也就是说，某单元局部参量的微小变化(即扰动)，会引起整个系统的“反弹”，但是它不会引起系统所有参数的“反弹”。就汽轮机装置系统而言，系统产生的任何变化，都可归结为扰动后本级或邻近级抽汽量的变化，从而引起汽轮机装置系统及各单元的火用损变化。因此，在对电厂热力系统进行经济性分析时，仅计算出某一工况下各单元火用损失分布还是不够的，还应计算出当某局部参量变化时整个热力系统火用效率变化情况。 1、火用分析方法 与热力系统的能量分析法一样，可以把热力系统中的回热加热器分为疏水放流式和汇集式两类(参见图1和图2)，并把热力系统的参数整理为3类：其一是蒸汽在加热器中的放热火用，用q’表示；其二是疏水在加热器中的放热火用，用y 表示；其三是给水在加热器中的火用升，以r’表示。其计算方法与能量分析法类似。

对疏水式加热器： 对疏水汇集式加热器： 式中，e f、e dj、e sj分别为j级抽汽比火用、加热器疏水比火用和加热器出口水比火用。1．1 抽汽有效火用降的引入 对于抽汽回热系统，某级回热抽汽减少或某小流量进入某加热器“排挤”抽汽量，诸如此类原因使某级加热器抽汽产生变化(一般是抽汽量减少)，如果认为此变化很小而不致引起加热器及热力系统参数变化，那么便可基于等效焓降理论引入放热火用效率来求取某段抽汽量变化时对整个系统火用效率的影响。 为便于分析，定义抽汽的有效火用降，在抽汽减少的情况下表示1kg排挤抽汽做功的增加值；在抽汽量增加时，则表示做功的减少值；用符号Ej来表示。当从靠近凝汽器侧开始，研究各级抽汽有效火用降时，Ej的计算是从排挤l kg抽汽的火用降(e j-e c)ηej中减去某些固定

灰色关联分析法原理及解题步骤

灰色关联分析法原理及解题步骤 ---------------研究两个因素或两个系统的关联度（即两因素变化大小,方向与速度的相对性） 关联程度——曲线间几何形状的差别程度 灰色关联分析是通过灰色关联度来分析和确定系统因素间的影响程度或因素对系统主行为的贡献测度的一种方法。 灰色关联分析的基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密 1>曲线越接近,相应序列之间的关联度就越大,反之就越小 2>灰色关联度越大，两因素变化态势越一致 分析法优点 它对样本量的多少和样本有无规律都同样适用,而且计算量小,十分方便,更不会出现量化结果与定性分析结果不符的情况。 灰色系统关联分析的具体计算步骤如下 1》参考数列和比较数列的确定 参考数列——反映系统行为特征的数据序列 比较数列——影响系统行为的因素组成的数据序列 2》无量纲化处理参考数列和比较数列 （1）初值化——矩阵中的每个数均除以第一个数得到的新矩阵

（2）均值化——矩阵中的每个数均除以用矩阵所有元素的平均值得到的新矩阵 （3）区间相对值化 3》求参考数列与比较数列的灰色关联系数ξ（Xi） 参考数列X0 比较数列X1、X2、X3…………… 比较数列相对于参考数列在曲线各点的关联系数ξ（i） 称为关联系数，其中ρ称为分辨系数，ρ∈（0，1），常取0.5.实数第二级最小差，记为Δmin。两级最大差，记为Δmax。为各比较数列Xi曲线上的每一个点与参考数列X0曲线上的每一个点的绝对差值。记为Δoi(k)。所以关联系数ξ（Xi）也可简化如下列公式： 4》求关联度ri 关联系数——比较数列与参考数列在各个时刻（即曲线中的各点）的关联程度值，所以它的数不止一个，而信息过于分散不便于进行整体性比较。因此有必要将各个时刻（即曲线

最新2灰色关联分析汇总

2灰色关联分析

精品资料 仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢2 2 灰色关联分析方法 在实际问题中，许多因素之间的关系是灰色的，人们很难分清哪些因素是主导因素，哪些因素是非主导因素；哪些因素之间关系密切，哪些不密切。灰色关联分析，为我们解决这类问题提供了一种行之有效的方法。 一、灰色关联分析概述 我们知道，统计相关分析是对因素之间的相互关系进行定量分析的一种有效方法。但是，我们也注意到相关系数具这样的性质： xy yx r r =，即因素y 对因 素x 的相关程度与因素x 对因素y 的相关程度相等。暂且不去追究因素之间的相关程度究竟有多大。单就相关系数的这种性质而言，也是与实际情况不太相符的。譬如，在国民经济问题研究中，我们能将农业对工业的关联程度与工业对农业的关联程度等同看待吗？其次，由于地理现象与问题的复杂性，以及人们认识水平的限制，许多因素之间的关系是灰色的，很难用相关系数比较精确地度量其相关程度的客观大小。为了克服统计相关分析的上述种种缺陷，灰色系统理论中的灰色关联分析给我们提供了一种分析因素之间相互关系的又一种方法。 灰色关联分析，从其思想方法上来看，属于几何处理的范畴，其实质是对反映各因素变化特性的数据序列所进行的几何比较。用于度量因素之间关联程度的关联度，就是通过对因素之间的关联曲线的比较而得到的。 设x 1，x 2，…，x N 为N 个因素，反映各因素变化特性的数据列分别为 ｛x 1(t)｝，｛x 2(t)｝，…｛x N (t)｝，t=1，2，…，M 。因素j x 对i x 的关联系数定义为 min max max ()1,2,3,,(1)()ij ij k t t M t k ξ?+?==?+? (5)式中，ξij (t)为因素j x 对i x 在t 时刻的关联系数； max min ()|()()|,max max (),min min ();ij i j ij ij j j j j t x t x t t t ?=-?=??=?k 为介于[0，1]区间上的灰数。不难看出，△ij (t)的最小值是min ?，

ABA应用行为分析法的相关知识

ABA应用行为分析法的相关知识 ABA采用行为塑造原理，以正性强化为主，刺激孤独症儿童各项能力发展。其核心部分是任务分解技术( discrete trial therapy,DTT)。典型DTT技术包括以下步骤：①任务分析与分解；②分解任务强化训练：在一定的时间内只进行某分解任务的训练；③奖励（正性强化）任务的完成：每完成一个分解任务都必须给予强化( reinforce)；④辅助：根据儿童的情况给予不同程度的提示或帮助；随着所学内容的熟练程度，逐渐减少提示或帮助；⑤停顿(interval)：在2个分解任务训练之间要有短暂的休息。训练要求个体化，系统化，严格性，一致性，科学性。治疗强调为每周40小时。 一、应用行为分析法的特点 ABA的特点是：①方法结构化；②教学系统化；③操作目标化；④非专业人员可以操作；⑤实践性。学习ABA不能只通过我们掌握有关理论原则，理论学习虽是不可缺少的，但学习者必须有足够的实践经验和操作经历。只有在实际操作中准确把握ABA的原则和技巧，才能真正提高孤独症儿童的康复训练技巧。 二、任务分析法（目标行为分解） 把要培养的行为分成若干个子行为，然后用正强化一步步培养建立的过程称为任务分析法，也叫工作分析法。就是说把学习的最终目标行为分解成一连串的小步骤动作行为，让儿童循序逐个学习每个小步骤的行为，最终完成目标行为的学习。具体由塑造法和连锁法来实施的。 目标行为指训练时所期望出现的行为及达到的标准。 例如：(1)小明能独自行走十步远的距离。 (2)小明在帮助下，能用筷子吃完二两面条。 (3)小明在1个月的训练期内，每日撞头次数由10次降为3次。 三、任务分解技术教学法 DTT五要素包括：指令，辅助，反应，结果，停顿。 DTT回合公式如下： （一）指令 1．概念指令是让孩子作出反应的刺激，即为实现目标行为提出的要求。 指令可以分为：语言指令（让孩子做什么时所说的话），非语指令（手势、示范动作、物品、卡片、视觉等）。

灰色关联度分析解法及详细例题解答

1.地梭梭生长量与气候因子的关联分析 下表为1995年3年梭梭逐月生长量（X0）、月平均气温（X1）、月降水量（X2）、月日照（X3）时数和月平均相对湿度（X4）的原始数据，试排出影响梭梭生长的关联序，并找出主要的影响因子。 灰色系统理论提出了灰色关联度的概念，它是提系统中两个因素关联性大小的量度，关联度的大小直接反映系统中的各因素对目标值的影响程度。运用灰色关联分析法进行因素分析的一般步骤为： 第一步：确定分析数列。 确定反映系统行为特征的参考数列和影响系统行为的比较数列。反映系统行为特征的数据序列，称为参考数列。（Y）设参考数列（又称母序列）为Y = {Y （k）| k = 1，2，Λ，n}；影响系统行为的因素组成的数据序列，称比较数列。（X）比较数列（又称子序列）Xi = {Xi（k）| k = 1,2,Λ,n}，i = 1，2，Λ，m。 第二步，变量的无量纲化 由于系统中各因素列中的数据可能因量纲不同，不便于比较或在比较时难以得到正确的结论。因此为了保证结果的可靠性，在进行灰色关联度分析时，一般都要进行数据的无量纲化处理。 第三步，计算关联系数。X 0（k）与x i （k）的关联系数 记，则 ，称为分辨系数。ρ越小，分辨力越大，一般ρ的取值区间为(0,1),具体

取值可视情况而定。当时，分辨力最好，通常取ρ = 。 ξi（k）继比较数列xi的第k个元素与参考数列xo的第k个元素之间的关联系数。 第四步，计算关联度 因为关联系数是比较数列与参考数列在各个时刻（即曲线中的各点）的关联程度值，所以它的数不止一个，而信息过于分散不便于进行整体性比较。因此有必要将各个时刻（即曲线中的各点）的关联系数集中为一个值，即求其平均值，作为比较数列与参考数列间关联程度的数量表示，关联度ri公式如下： 第五步，关联度排序 关联度按大小排序，如果r1 < r2，则参考数列y与比较数列x2更相似。 在算出Xi（k）序列与Y（k）序列的关联系数后，计算各类关联系数的平均值，平均值ri就称为Y（k）与Xi（k）的关联度。 本题解答过程： 第一步：数据处理 X 0（k）= {，，，，13，，18，，，，8，1 } X 1（k）= {，，10，，，，，，22，18，， } X 2（k）= {17，，，，，，，，，，， } X 3（k）= {，，，137，，，，，，84，， } X 4（k）= {81，79，75，75，77，79，83，86，83，82，81，82}

高中音乐学情分析

通过一学期的教学，并在教学中不断反思，现在谈谈本学期的体会。 我认为，分析学生状况应该从多个角度来分析。尽可能从学生的“已知”、“未知”、“能知”、“想知”和“怎么知”等五个方面全面分析学生情况。刚开始上课学生不能马上适应新的学习方式，学生对基本的音高、节奏、拍、调的掌握缺少系统学习，如果按教材的课程安排上，学生接受起来就会感到困难。所以在刚接手的时候，开始的几堂课我没有上新课而是对学生进行基础知识普及，从后来的结果看确实起到了磨刀不误砍柴工的效果。 音乐课如果单单只是教唱几首歌曲是不能达到新课标的要求的，要通过唱、练、赏、游的方式让学生能对音乐产生兴趣，特别是能学会欣赏不同国家、民族及不同风格的音乐，通过音乐来起到美育的作用。 由于我校学生大部分来自农村，学生的接受能力有别，对于有特长的学生，我会尽量给予他们展示的机会，在教学中，有些学生能通过点拨就可以学会，而有些学生则要进行反复的训练。学习乐理知识有时让学生感到枯燥，甚至个别学生会感到厌烦。为了解决这一问题，我上课多以小组为单位进行比赛的方式进行。我的竞赛中每次都设有奖励分和处罚分，奖励分主要是奖励给能顺利完成学习任务的小组，个别能抢答出老师提出的问题的个人也可以为小组获得奖励分；处罚分则是针对小组中有违反纪律的现象。通过教学实践，学生的集体荣誉感不断增强，同学们以得奖励分为荣，以被扣分为耻辱，学习

热情高涨。为了得到更高的奖励分同学之间学习上也是互相帮助，达到了我在教学设计中面向全体的目的。 同学们以得奖励分为荣，以被扣分为耻辱，学习热情高涨。为了得到更高的奖励分同学之间学习上也是互相帮助，达到了我在教学设计中面向全体的目的。 对于学习歌谱，学生的畏难情绪特别大，为了调动学生的学习兴趣，并培养自信，我有时会在黑板上写些学生特别喜欢的歌谱，让大家哼唱然后猜是什么歌曲，当公布答案时，学生们都很激动，巴不得马上学会。有时我也会布置学生准备一首他们自己喜欢的曲谱歌词，当然最好是老师没听过的，然后我用最短的时间演唱给学生听。通过这些方法让学生对歌谱的学习兴趣果然增添了不少。 现在一个学期结束了，学生们学会了不少歌曲，欣赏了一些不同风格的音乐，也能看着歌谱简单唱出来，虽然还没有达到我设想的那么好，但看着他们的进步，我还是感到欣慰。 “世界上没有教不好的学生，只有不会教的老师。"这句话虽然比较极端，但想想除了智力因素以外，连海伦凯特都可以成为那么优秀的人，还有怎样的学生是教不好的呢，作为老师，我们要用我们的爱心，去真心关怀爱护每一个学生，做到真正对学生负责，对自己负责。

应用行为分析方法简介

应用行为分析方法简介 何永娜 应用行为分析（Applied Behavior Analysis,简称ABA）是指将任务（即所要学的知识、技能、行为、习惯等）按照一定的方法和顺序分解成一系列较小的和相对独立的步骤，然后采用适当的强化方式，进行训练，直到独立完成任务。它是由美国著名的孤独症训练专家洛瓦斯教授和从事专业领域工作的人25年的研究成果。这是一种对孤独症儿童及其他精神迟滞障碍儿童训练的非常有效的方法。 1．应用行为分析法的基本原理 1.1行为改变原理 通过改变外部诱因（刺激）可以改变人的行为。即人的行为是可以改变的，也是可塑的。 1.2刺激－反应理论： 1.2.1反应性条件反射论 在行为训练（学习）中，进行强化刺激的做法会产生条件反射。用公式表示就是S（刺激）R （反应）。 1.2.2操作性条件反射论 一个人的行为并非单纯是刺激的反应，往往行为是根据他人的反应，而加强他是否去发展此行为。用公式表示就是 。 ２．ABA的四个操作特点： 2.1任务分解 ABA强调把儿童要达到的训练目标（知识、技能、行为、习惯等）分解成最小、最简单的行为单元进行教学。采用任务分解的办法，使得复杂的行为变成容易操作的行为单元，对每一个行为单元进行培训直到掌握，把已掌握的行为单元串联起来形成更为复杂的行为。这样，儿童就容易获得成功，从而确保ABA的有效实施。

2.2给予辅助 为了促使儿童对指令作出正确的反应，给予必要的提示帮助。普通儿童可以通过观察模仿学习，而孤独症儿童很少去主动观察模仿，所以必需给他们以提示，给他们多次的机会对指令作出反应。并通过反复的练习促使儿童成功，以后逐渐减少对儿童的提示，直到无需提示儿童也能正确做出反应。 2.3及时强化 ABA强调任何一种行为变化都和它自身的结果有关联。及时有效的强化可以让儿童更愿意配合，更喜欢训练，儿童帮助树立自信心。 2.4反复练习 因为使用了强化和提示，儿童才愿意反复进行练习。反复进行练习，帮助儿童更快、更好地掌握和熟练技能。 ３．ABA的具体操作方法 回合式操作教学法（即 discerte trail teaching简称DTT）是ABA的具体操作方法。它是一个非常具体、非常系统的操作方法。在每次回合后，训练者要记录儿童的反应情况。

火用分析方法及其应用

[?]分析方法及其应用 摘要：本文从?的定义出发，给出了?的定义以及分析的意义。?传递研究?的传递和转换规律，系经典热力学在从热静力学向热动力学过渡的过程中产生的研究新领域。阐述了静态的?分析方法的特点，分析了?传递的产生与发展现状，指出?传递的学科属性及其应用。 关键词：热力学；?；?分析；?传递 1 引言 热力学第一定律“能量守恒定律”只是从数量上说明了能量在转化过程中的总量守恒关系，它可以发现装置或循环中哪些设备、部位能量损失大，但未顾及到能量质量的变化，不能发现耗能的真正原因。而热力学第二定律阐述了孤立系统熵增原理，从能的本性的高度，规定过程发生的方向性与限制，特别是指出了能量转化的条件和限制，指出能量在转移过程中具有部分地乃至全部地失去其使用价值的客观规律。为提高火电机组的发电效率，减少在电力生产过程中排放物对环境的影响，人们对火电机组的热力系统性能开展了大量的理论与试验研究。从热力学观点，所从事的这些研究大体可分为能量分析与?分析两类方法。传统的研究主要基于热力学第一定律的能量分析，它们从能的“量”方面评价热力设备和系统，而近年来广泛开展的?分析法则是基于热力学第二定律，它们从能的“量”与“质”2个方面进行评价。后者既能辨别?损的性质，即内部不可逆性与外部排放性，也能揭示?损的分布规律，从而能很好地指明系统性能改进方向。 2 ?的概念及其定义 表征物质所含热量多少的状态参数之一的焓，只表达了单位质量物质所含热量的多少，但并未表明热量质量的优劣。能源是有级别的，相同的热能量，其有效作功的能力并不相同。最能说明这一问题的是：稍高于环境温度的锅炉排出的烟气，尽管其量很大，但其热量很难加以利用。

音乐学情分析

小学音乐学情分析 小学生从整体的水平看相差不是特别明显。学生在音准、对歌曲的接受能力和音乐表现能力方面学生相对可以，但是部分班级在音乐的听觉稍有差异。一年级学生在上学期已学过一些儿歌，大部分学生对音乐的学习积极性非常高，上课纪律也不错，举手发言的学生很多。从整体水平来看，这些学生经过一个学期的学习，行为习惯方面进步较大，学习目的性也有所增强，个别学生的音乐学习习惯有所改进。每个班都有一些表现非常棒的学生，他们在音乐活动中起到了很好的带头作用。但还存在着个别学生不能自律，因此在教学中还是要加强常规教学，这样才能保证教学的顺利进行。因此这学期对他们的音乐感受力、表现力要进一步加强训有意注意的时间较短，同时是学生第一次接触可能性的问题，不大容易理解，所以在教学方法的选择上应主要采用游戏的形式，让学生在玩中体验，玩中创造。在游戏中让学生理解教材中比较抽象的内容，建立学生的表象。同时将所学到了理论进一步在生活中应用，从而达到教者的目的。 在平日的教学中，应注重营造愉悦、欢快的学习氛围，运用多种活动增强学生参与的广度和深度，使他们在亲身体验中进行有效的学习，保持他们学习的欲望和兴趣，从而提高学习效果。

1、个性差别大：三年级的小学生是形成自信心的关键期。他们在接受别人的评价中能发现自身的价值，产生兴奋感、自豪感，对自己充满信心；有的还表现出强烈的自我确定、自我主张，对自己评价偏高，甚至有时“目空一切”，容易导致自负的心理。相反，有的孩子由于成绩不良或某个方面的缺失，受到班级同学的歧视，往往对自己评价过低，对自己失去信心。因此，在教学中要时不时应用一些小“特技”来提醒那些目空一切的孩子，告诫他们自己还有很多东西要学，而对那些失去信息的孩子要及时抓住机会鼓励他们。 2、情绪不稳定：三年级学生由于生活经验不足，容易产生紧张的情绪，自我调节能力比较差，难以释放心理的压力，这样就容易使他们的心情变坏。他们喜欢与伙伴共同游戏、学习，但情绪很不稳定，容易激动、冲动，常为一点小事面红耳赤，而且情绪变化极大，并且表露在外，心情的好坏大多数从脸上一望便知。这就要求我们要有敏锐的洞察力，发现问题及时解决，并且在平日教学中增加小组合作，加强团队精神，培养学生集体荣誉感。 3、自控力不强：从三年级开始，学生进入少年期，此时会出现一种强烈要求独立和摆脱成人控制的欲望，因此他们的性格特征中也会表现出明显的独立性。同时，随着年龄的增长，他们对外部控制的依赖性逐渐减少，但是内部的自控能力又尚未发展起来，还不能有效地调节和控制自己的日常行为。遇到这种问题，我们应该“恩威并

动物行为学的研究方法

动物行为学的研究方法 第一节概述 行为是基因与环境相互作用的结果。基因的变化（如转基因，基因敲除或下调等）最终表现为与基因相关的行为变化；环境的变化（如声、光、电的刺激和药物的处理）不仅其本身可直接影响动物的行为，而且可通过对相关基因的影响而改变动物的行为。学习和记忆更是这种相关基因与环境相互作用的行为表现的一种形式。学习是一个获得外界环境信息（对动物而言）或有关世界知识（对人类而言）的过程；记忆则是对这种信息或知识进行加工（encoding）、储存（storage）和再现（retrieval）的过程。人类的记忆复杂，包括对事件与物体的明晰记忆（explicit memory）或描述性记忆（declarative memory）和与学习无关（如适应性和敏感性）或有关（如操作技术和习惯养成）的模糊记忆（implicit memory）或非描述性记忆（nondeclarative memory）。而动物记忆相对较为简单，包括短期记忆（shortterm memory）和长期记忆(long-term memory)；前者一般持续几分钟到几小时，后者则持续24小时到数天.数周甚至更长时间。与此相对应得是工作记忆(working memory)和参考记忆(reference memory)。工作记忆是将获得的信息进行加工并储存较短的时间，因而代表短期记忆；参考记忆是指对在整个实验过程中（测试的任何一天）均有用的信息进行加工储存的过程，因而代表长期记忆。 记忆的脑机制非常复杂，迄今仍不清楚。早在20世纪40年代末，著名神经外科医生Wilder Penfield 第一个获得证据表明，记忆的加工可能是在人脑的某些特殊部位进行。他从上千例的病人观察到，电刺激病人的脑颞叶皮层（temporal lobes）会产生一连串对早期经验的回忆，病人称之为“经验反应”（experiential response）。几年后一次偶然的机会，为了给一个患癫痫长达10年的病人施行脑手术治疗，Penfield将病人双侧的海马·杏仁核和部分颞叶皮层切除。术后发现，病人的癫痫症状大为改善。但出乎意料的是，病人的记忆同时受到破坏性的损害。虽然病人保留了几秒到几分钟的短期记忆，且对手术前的事件有非常好的“长期记忆”，但是，他却不能将短期记忆转化为长期记忆。对人·地点或物体等信息的保持不超过一分钟。而且，他的空间定位能力也大大受到削弱，甚至花了长达一年时间才学会走一条围绕一栋新房的路而不至迷路。事实上，所有因手术或疾病使内侧颞叶的边缘结构受到广泛损害的病人都具有类似的记忆缺陷。这些结果说明，大脑边缘系统在记忆调节中发挥重要作用。 此后近半个世纪的研究表明，脑内至少存在5个不同的结构系统相对特异性地参与学习记忆的调节，包括海马、杏仁核、皮层（尤其是鼻周皮层，perirhinal cortex）、小脑和背侧纹状体。针对这些脑结构建立了相应的具有一定特异性地学习记忆的行为测定方法。海马是空间记忆的最重要的调节脑区，同时也参与情绪记忆的调节。毁损海马回导致空间记忆的完全缺失，情绪记忆也会减弱，但不会完全消失。这是因为情绪记忆主要由杏仁核调节。测定杏仁核依赖的记忆主要用条件恐惧（fear conditioning）法；而测定海马依赖的记忆方法则很多，包括各种迷宫和抑制性回避(inhibitory avoidance)实验等。鼻周皮层是调节视觉物体记忆（visual object memory）的特异性闹区，常用物体认知模型（object recognition）检测。小脑是调节与骨骼肌反应有关的经典反射的特异性脑结构，眨眼反应（eyeblink conditioning）模型对小脑依赖的记忆有很高的特异性。纹状体对刺激-反应习惯（stimulus-response habit）的学习记忆过程其重要作用，主要调节与药物滥用有关的学习记忆。测定纹状体记忆的方法很少，目前主要用赢-留放射臂迷宫（win-stay radial arm maze）法。纹状体毁损会导致动物在这一模型上的记忆操作障碍，而毁损海马或杏仁核对这种记忆没有明显影响。说明赢-留放射臂迷宫法对纹状体记忆具有特异性。 尽管记忆的发生机制仍不清楚，但越来越多的证据表明，环磷酸腺苷-蛋白激酶A（cyclic

应用行为分析法

幻灯片1 ___________________________________ ___________________________________ ___________________________________ ___________________________________ ___________________________________ ___________________________________ ___________________________________ 幻灯片2 ___________________________________ ___________________________________ ___________________________________ ___________________________________ ___________________________________ ___________________________________ ___________________________________ 幻灯片3 暴躁性行为：（哭闹、跺脚）、攻击性行为，自 我攻击 抗拒性行为：抗拒做出与指令相符的行为 其他问题行为：呕吐行为、强迫行为、不适应 行为（吃饭、上厕所）

幻灯片4 自我满足：1、感觉敏感；2、感觉不敏感感觉强迫：不愿意接受改变 幻灯片5 1、引起注意 2、逃避 3、自我满足 4、逃避 5、引起他人注意 幻灯片6 ___________________________________ ___________________________________ ___________________________________ ___________________________________ ___________________________________ ___________________________________ ___________________________________

灰色关联分析算法步骤

灰色关联分析算法步骤 SANY标准化小组 #QS8QHH-HHGX8Q8-GNHHJ8-HHMHGN#

灰色关联分析 灰色关联分析是指对一个系统发展变化态势的定量描述和比较的方法，其基本思想是通过确定参考数据列和若干个比较数据列的几何形状相似程度来判断其联系是否紧密，它反映了曲线间的关联程度。 是由着名学者教授首创的一种系统科学理论(GreyTheory)，其中的灰色关联分析是根据各因素变化曲线几何形状的相似程度，来判断因素之间关联程度的方法。此方法通过对动态过程发展态势的量化分析，完成对系统内时间序列有关几何关系的比较，求出参考数列与各比较数列之间的灰色关联度。与参考数列关联度越大的比较数列，其发展方向和速率与参考数列越接近，与参考数列的关系越紧密。灰色关联分析方法要求可以少到4个，对数据无规律同样适用，不会出现量化结果与结果不符的情况。其基本思想是将评价指标原始观测数进行无量纲化处理，计算关联系数、关联度以及根据关联度的大小对待评指标进行排序。灰色关联度的应用涉及社会科学和自然科学的各个领域，尤其在社会经济领域，如各部门投资收益、区域经济优势分析、等方面，都取得较好的应用效果。 关联度有绝对关联度和相对关联度之分，绝对关联度采用初始点零化法进行初值化处理，当分析的因素差异较大时，由于变量间的量纲不一致，往往影响分析，难以得出合理的结果。而相对关联度用相对量进行分析，计算结果仅与序列相对于初始点的变化速率有关，与各观测数据大小无关，这在一定程度上弥补了绝对关联度的缺陷。 灰色关联分析的步骤 灰色关联分析的具体计算步骤如下： 第一步：确定分析数列。 确定反映系统行为特征的参考数列和影响系统行为的比较数列。反映系统行为特征的数据序列，称为参考数列。影响系统行为的因素组成的数据序列，称比较数列。 设参考数列（又称母序列）为Y={Y(k)|k=1,2,Λ,n}；比较数列（又称子序列） X i={X i(k)|k=1,2,Λ,n},i=1,2,Λ,m。 第二步，变量的无量纲化 由于系统中各因素列中的数据可能因量纲不同，不便于比较或在比较时难以得到正确的结论。因此在进行灰色关联度分析时，一般都要进行数据的无量纲化处理。 第三步，计算关联系数 x0(k)与x i(k)的关联系数