導(dǎo)語：如何才能寫好一篇古今異義詞，這就需要搜集整理更多的資料和文獻(xiàn)，歡迎閱讀由公務(wù)員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

《蒹葭》曾被認(rèn)為是用來譏刺秦襄公不能用周禮來鞏固他的國家，或惋惜招引隱居的賢士而不可得?，F(xiàn)在一般認(rèn)為這是一首情歌，追表達(dá)求所愛而不及的惆悵與苦悶。

原文：蒹葭蒼蒼，白露為霜。所謂伊人，在水一方。溯洄從之，道阻且長。溯游從之，宛在水中央。 蒹葭萋萋，白露未晞。所謂伊人，在水之湄。溯洄從之，道阻且躋。溯游從之，宛在水中坻。蒹葭采采，白露未已。所謂伊人，在水之泗。溯洄從之，道阻且右。溯游從之，宛在水中址。

“道阻且右”中的“右” 古義為“迂回，彎彎曲曲” ，今為“表示方位”。

（來源：文章屋網(wǎng) ）

篇2

茅檐低小，溪上青青草。醉里吳音相媚好，白發(fā)誰家翁媼。 大兒鋤豆溪東，中兒正織雞籠；最喜小兒無賴，溪頭臥剝蓮蓬。

“無賴”一詞，現(xiàn)在多用來形容蠻不講理、品行不端，很顯然在“最喜小兒無賴”中不是這個(gè)意思。據(jù)考證，“無賴”在古代有可喜、可愛的含義。如果這么理解，這句話的意思就講得通了。

像“無賴”一樣，有很多詞語從古到今含義發(fā)生了大變化，這類詞語叫做“古今異義詞”。讓我們一起來看幾個(gè)公式，了解古今異義詞有哪些類型吧！

行=走，走=跑

這兩個(gè)等式是不是讓你很困惑？原來，古人要表達(dá)我們今天所指的“走路”，用的是“行”?！叭诵斜赜形?guī)熝伞敝械摹叭诵小本褪侵复蠹乙黄鹱呗罚?。而古人的“走”則相當(dāng)于我們今天的“奔跑”?！端扌率行旃辍分校皟和弊咦伏S蝶”的“走”不是“走路”，而是“奔跑”，試想，慢慢走哪能追上飛舞的蝴蝶呢？

在這些例子中，詞語的意義“搬了家”，也就是說詞義發(fā)生“轉(zhuǎn)移”。詞義的轉(zhuǎn)移還包括感彩的變化，比方說“乖”，原來指違背、不和諧，現(xiàn)在指小孩聽話、順從。要是你“穿越”到古人家里作客，開口就夸主人家的孩子很“乖”，那一定會很討人嫌的。

江

在古代許多詩文中，“江”“河”并不是隨意哪一條河流，一般是特指長江、黃河?！按蠼瓥|去，浪淘盡，千古風(fēng)流人物”（蘇軾《念奴嬌 赤壁懷古》），“大漠孤煙直，長河落日圓”（王維《使至塞上》），“三萬里河?xùn)|入海，五千仞岳上摩天”（陸游《秋夜將曉出籬門迎涼有感》）……這些詩詞中的“江”專指長江，“河”專指黃河，后來長江和黃河的支流也被稱為“江”“河”，而現(xiàn)在“江”“河”已經(jīng)擴(kuò)大為河流的通稱了。

這么說來，是不是古代的“江”小于現(xiàn)代的“江”，古代的“河”小于現(xiàn)代的“河”？在這兩個(gè)例子中，詞語在現(xiàn)代的意義范圍大于古代，詞義發(fā)生了“擴(kuò)大”。

禽>禽

看了這個(gè)公式你一定就明白了，意思是古代的“禽”含義大于現(xiàn)代的“禽”。沒錯(cuò)。今天我們所說的“禽”專指鳥類。在古代詞語中，“禽”是鳥獸類的總稱，包括飛禽，也包括走獸。神醫(yī)華佗創(chuàng)編的“五禽戲”，模仿的就是老虎、鹿、熊、猿猴和鳥這五種“禽”。

篇3

詞的偏義現(xiàn)象在文言文中很常見，如果不能正確區(qū)分，按一般情況翻譯，就會使譯句不通。偏義復(fù)詞是文言文學(xué)習(xí)中的一個(gè)難點(diǎn)，是文言文復(fù)習(xí)備考的一個(gè)重要知識點(diǎn)。1996年全國高考題對此作過專門的考查。該題是這樣設(shè)計(jì)的：

《孔雀東南飛》中“晝夜勤作息”的“作息”是一個(gè)偏義復(fù)詞，下列句子中加點(diǎn)的詞語屬于偏義復(fù)詞的是（ ）

A.為奸利無所忌

B.每宴饗費(fèi)千金

C.刺諸縣短長

D.必條利病反復(fù)

此題答案為C。因?yàn)楦鶕?jù)語境分析可知，“府遣警盜”“刺諸縣短長”，“刺”為“刺探”之意，太守派遣“警盜”刺探下屬各縣令的情況，當(dāng)是刺“短”而非刺“長”。

偏義復(fù)詞的合成方式有三種：

一、兩個(gè)語素意義相近。例如：

①今有一人入園圃，竊其桃李。（《墨子?非攻》）“園”是種樹的地方，“圃”是種菜的地方。從后面的“桃李”可知“園圃”為偏義復(fù)詞，意義偏在“園”上，“圃”只作陪襯，不表意義。

②無一不適耳目之觀。（《芙渠》）從后面的“觀”，可知“耳目”意義偏在“目”上，“耳”作陪襯。

二、兩個(gè)語素意義相對。例如

①便可白公姥，及時(shí)相遣歸。（《孔雀東南飛》）

②我有親父兄，性行暴如雷。（《孔雀東南飛》）

從上下文看，這兩例中的“姥”“兄”表示意義，“公”“父”作陪襯。

三、兩個(gè)語素意義相反。例如：

①冀緩急或可救助。（《譚嗣同傳》）意義偏在“急”上。

②陟罰藏否，不定異同。（《出師表》）意義偏在“異”上。

中學(xué)課本中偏義復(fù)詞的例子很多，不一而足，但很多人對這一現(xiàn)象卻存在陌生感，甚至覺得不可思議。其實(shí)，現(xiàn)代漢語中也有很多偏義復(fù)詞，只是因?yàn)槲覀儗@類詞的偏義理解已經(jīng)習(xí)慣化，而對另一個(gè)語素的意義不加考慮，從而對現(xiàn)代漢語中的偏義現(xiàn)象渾然不覺。通過對現(xiàn)代漢語中偏義復(fù)詞的分析，有助于加深我們對古代漢語中這一現(xiàn)象的理解。下面試舉幾例：

①窗戶：門鎖著，他從窗戶跳進(jìn)屋里。詞義偏在“窗”上，而“戶”（本義為“門”）只起陪襯作用。

②兄弟：他是我兄弟，比我小五歲，詞義偏在“弟”上，“兄”起陪襯作用。

③動(dòng)靜：他聽見對面的房間有動(dòng)靜。詞義偏在“動(dòng)”上，“靜”起陪襯作用。

④睡覺：太陽都出來了，他還在睡覺。詞義偏

在“睡”上，“覺”（醒）作陪襯。

⑤痛快：今天在公園里玩得真痛快。詞義偏在“快”上，“痛”起陪襯作用。

篇4

關(guān)鍵詞：傳統(tǒng)語文學(xué)；現(xiàn)代；聯(lián)綿詞觀

聯(lián)綿詞被看做漢語詞匯中的一種特殊的語言現(xiàn)象，我們現(xiàn)在界定聯(lián)綿詞的主流思想是：雙音的單純詞。聯(lián)綿詞并非現(xiàn)代漢語詞匯中的一個(gè)小類，其實(shí)聯(lián)綿詞早在西周晚期就已經(jīng)出現(xiàn)，春秋以來數(shù)量激增。對聯(lián)綿詞的注釋、研究在漢代就已經(jīng)開始。《爾雅》《廣雅》中就收錄了不少聯(lián)綿詞。但是把它們搜集整理，界定為詞匯的一類，并賦予名稱，并將其與單音詞、復(fù)合詞相區(qū)別，那就是較晚的事了。

宋代張有《復(fù)古編》首次使用了“聯(lián)綿字”這一名稱，并將聯(lián)綿字單列一章，共收聯(lián)綿字58個(gè)，辨字體的正俗。明代張慎編《古音駢字》、朱謀瑋的《駢雅》、方以智的《通雅釋詁》中的“語”、清代王念孫的《讀書雜志漢書第十六》“連語”、近人王國維的《聯(lián)綿字譜》、符定一的《聯(lián)綿字典》等，可稱的上是傳統(tǒng)聯(lián)綿字及其理論的代表。以上提的“聯(lián)綿字”、“語”、“連語”“駢字”等不同的名稱，代表著古代學(xué)者對聯(lián)綿詞的一些論斷，那么傳統(tǒng)的聯(lián)綿詞觀和我們現(xiàn)在語言學(xué)家的聯(lián)綿詞觀是否一致呢？本文將梳理傳統(tǒng)的聯(lián)綿詞觀和現(xiàn)代的聯(lián)綿詞的相關(guān)研究來討論古今聯(lián)綿詞觀的差異。

一、傳統(tǒng)語文學(xué)的聯(lián)綿詞觀

《復(fù)古編》原是根據(jù)《說文》小篆以正俗字的字書，該書分上下兩卷，收三千余字。下卷入聲附辨證六門，其一曰“聯(lián)綿字”共例58個(gè)雙音節(jié)例詞，每條詞語以小篆出目，然后分析每個(gè)單字的字形并注明音切，進(jìn)而指出俗體為非，一般在析形注音之前還有義訓(xùn)。如果根據(jù)張有自己的注解，并按我們現(xiàn)在的語素觀去分析其內(nèi)部結(jié)構(gòu)的話。不難發(fā)現(xiàn)其中收錄了大量的合成詞。由于張有并沒有對“聯(lián)綿字”加以界定，列舉詞語又只是為了糾正俗體字而選擇的例子，并不是他觀念中的“聯(lián)綿字”的全部，所以我們無法斷言張有的“聯(lián)綿字”應(yīng)該包括哪些種類。但是我們?nèi)匀豢梢钥隙?，張有對?lián)綿詞的界定并非現(xiàn)代所指的雙音的單純詞。

明代朱謀瑋的《駢雅》依照《爾雅》的體例類編七卷，收詞四千有余。自序中稱：“畸文只句猶得訊之頡籀家書，乃聯(lián)二為一，駢異而同，析之則秦越，合之則肝膽，古故無其編焉，非藝事之一大歉饉哉！”余長祚于序言中對“駢字”作了解釋：“駢之為言并馬也，聯(lián)也，謂字與說俱偶者也。”由此，我們可以看出《駢雅》中所收的為雙音詞。在朱看來這些都算作聯(lián)綿詞。從所收詞的數(shù)量以及完備的體例來看，《駢雅》可以說是古代第一部較為完整的聯(lián)綿字典。但是具體分析所收詞的結(jié)構(gòu)，我們不難找出現(xiàn)代復(fù)音結(jié)構(gòu)的各種類型。除此之外它還收錄了許多重言詞，早在《爾雅》已經(jīng)將重言單列一類，而朱卻將“重言”與“駢字”放在一起。由此可見朱將重言也看做是駢字。

明末方以智的《通雅》，仿《爾雅》體例分類詮釋古語詞，其中《釋詁》共八卷，“語”三卷。方對語的解釋是“語者，雙聲相轉(zhuǎn)而語涉也?！痹凇锻ㄑ拧返木砣辆硭氖潘械膹?fù)音詞中，有單列“語”“重言”，這是方有意進(jìn)行的下位分類。在方看來“語”與其他復(fù)音詞相比，結(jié)構(gòu)更加嚴(yán)密，方所收的語中近2/3是各種類型的復(fù)合詞。

清代的王念孫的聯(lián)綿詞理論雖未成系統(tǒng)但可以從他的有關(guān)著作中看到。王關(guān)于“連語”的理論對后世影響很大?！胺策B語之字，皆上下同義，不可分訓(xùn)。說者望文生義，往往穿鑿而失其本旨?！薄按蟮蛛p聲疊韻之字，其義即存乎聲，求諸其聲則得，求諸其文則惑矣?！贝送馔跄顚O還特別注意到了雙聲疊韻的關(guān)系，并從聲近音轉(zhuǎn)的角度分析聯(lián)綿詞的字形變化，這位近代研究聯(lián)綿詞奠定了基礎(chǔ)。

王國維的聯(lián)綿字觀：“聯(lián)綿字，合二字以成一語，其實(shí)猶一字也?！蔽覀兛梢钥闯?，他繼承了王念孫的“上下同義，不可分訓(xùn)”的理論并有所發(fā)展?！巴鯂S《聯(lián)綿字譜》所收聯(lián)綿字中包括841個(gè)重言詞及部分異體詞，共2718個(gè)，不僅絕大多數(shù)是合成詞，而且還有一些四字詞組。”民國符定一編有《聯(lián)綿字典》，全書三十六卷，收字兩萬七千有余。“《聯(lián)綿字典》雖以字典為名，實(shí)際是一部專收雙音詞的詞典。全書虛詞以及除去大量的編次雙聲、疊韻和重疊的聯(lián)綿字外，連助字虛詞以及一般的雙音復(fù)詞也包括在內(nèi)。我們從他所列的聯(lián)綿字可以看出，在符定一的觀念中，所有兩個(gè)字連用成為一體的詞，無論是單純詞還是雙音節(jié)合成詞都可以看做是聯(lián)綿字。

以上所列的不管是張有的“聯(lián)綿字”朱謀瑋的“駢字”、方以智的“語”、王念孫的“連語”、王國維的“聯(lián)綿字”還是符定一的“聯(lián)綿字”，他們對聯(lián)綿詞的觀點(diǎn)基本一致，我們可以將其稱作傳統(tǒng)的聯(lián)綿字觀?！皻v代語文學(xué)家筆下的聯(lián)綿字雖然有不同的含義，但包括聯(lián)綿字、語等相關(guān)術(shù)語，從來沒有哪個(gè)僅指雙音單純詞”

現(xiàn)代聯(lián)綿詞觀：

現(xiàn)代語言學(xué)家界定聯(lián)綿詞為雙音單純詞，具體的說聯(lián)綿詞中的兩個(gè)字，僅是一個(gè)詞素，不能分析為兩個(gè)詞素。

民國，陳兆年提出了“純連語”這一術(shù)語?！敖穹诌B語為二類，‘愴’‘侵’之類，雖為連語，兩字可分用，與連用之義無異，殆為復(fù)語連語。其不能分者，謂之曰純連語”這里說的“純連語”似乎與現(xiàn)在說的雙音單純詞相似。

王力先生主編的《古代漢語》談到聯(lián)綿詞說：“單純的復(fù)音詞絕大部分是聯(lián)綿字。聯(lián)綿字中的兩個(gè)字僅僅代表單純復(fù)音詞的兩個(gè)音節(jié)，古代注釋家有時(shí)把這種聯(lián)綿字拆成兩個(gè)詞，當(dāng)作詞組加以解釋，那是絕大的錯(cuò)誤?！?/p>

郭在貽先生：“所謂連語（又寫作語，又叫做聯(lián)綿詞），是指用兩個(gè)音節(jié)來表示一個(gè)整體意義的雙音詞，換句話說，它是單純性的雙音詞?！鄙劬疵粝壬凇冬F(xiàn)代漢語通論》中認(rèn)為：“聯(lián)綿詞是指從古代漢語中流傳下來單個(gè)音節(jié)沒有意義的雙音節(jié)詞。

總結(jié)：通過梳理前人對聯(lián)綿詞的研究，我們不難發(fā)現(xiàn)，古今學(xué)者的聯(lián)綿詞觀念是不同的。傳統(tǒng)聯(lián)綿詞觀對于聯(lián)綿詞的界定較為寬泛，只要是兩個(gè)字連用而成為一個(gè)整體都可以視作聯(lián)綿詞。傳統(tǒng)語文學(xué)家無意辨認(rèn)聯(lián)綿詞語素。而當(dāng)今學(xué)者用現(xiàn)代語言學(xué)理論，對詞匯科學(xué)分類，將聯(lián)綿詞界定為雙音單純詞。雖然現(xiàn)在學(xué)者對聯(lián)綿詞的界定讓我們對聯(lián)綿詞有了較清楚的認(rèn)識，但是要想分辨聯(lián)綿詞，就必須對雙音詞語素進(jìn)行辨認(rèn)，我們現(xiàn)行的“替換法”，不失是一個(gè)分辨語素的好方法，但是也正如沈懷興所認(rèn)為的那樣“使用替換法判定聯(lián)綿詞語素，歸根結(jié)底離不開施法人的語文知識及語感?！彼噪p音詞語素的辨認(rèn)問題直到現(xiàn)在仍然一個(gè)有待解決的問題。

參考文獻(xiàn)：

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[2]劉葉秋《中國字典史略》1983年中華書局印本

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[4]郭在貽，訓(xùn)詁五講[M].上海古籍出版社，1985.

[5]王國維，研究發(fā)現(xiàn)

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[7]陳兆年， 連語叢說[J].河南圖書館館刊.第3期，1933.

[8]徐振邦，聯(lián)綿詞概論[M].大眾文藝出版社.1998.

篇5

沉疴痼疾：本意指久治不愈的病，可比喻很久都難以解決的問題，或長期改不掉的壞習(xí)慣、毛病。

近義詞：

頑疾：頑固的疾病、久治不愈的疾病。宿疾難醫(yī)：多年的老病難以醫(yī)治，比喻習(xí)慣很深的壞毛病不易改掉。反義詞：

小恙：程度不深，問題不大的小病。無恙：指沒有發(fā)生疾病，引申指雖然受到了不良侵害，但是沒有產(chǎn)生不良影響。安然無恙：平平安安，沒出什么事故，泛指傷害之類的產(chǎn)生憂傷的事。

（來源：文章屋網(wǎng) ）

篇6

關(guān)鍵詞：肋骨骨折；內(nèi)固定；腦用粘巾

【中圖分類號】R47【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A【文章編號】1672-3783(2012)03-0332-01

多發(fā)性肋骨骨折，由于骨斷端錯(cuò)位易刺破胸膜、肋間血管及肺組織，可出現(xiàn)氣胸、血胸、皮下氣腫；因胸壁軟化范圍大，易出現(xiàn)反常呼吸，影響肺通氣，出現(xiàn)缺氧或二氧化碳潴留，甚至是呼吸、循環(huán)衰竭。采用鎳鈦記憶合金環(huán)抱器治療多發(fā)性肋骨骨折已取得滿意療效。手術(shù)固定時(shí)選擇與肋骨直徑相同的記憶合金，先置于0~4℃滅菌冰水中，緩慢將環(huán)抱器撐開，迅速置于骨折端上方，檢查環(huán)抱器位置正確后，用45℃溫鹽水沖洗環(huán)抱器，使環(huán)抱器迅速收縮至原狀，緊緊抱住骨折處，起到良好的固定作用。由于術(shù)中需要交替使用冰、熱鹽水，極易造成手術(shù)野周圍無菌單浸濕，這不僅破壞了手術(shù)的無菌屏障，同時(shí)也不利于保持病人的體溫和舒適度。

1 臨床資料

我院自2010年01月~2010年12月應(yīng)用一次性腦用粘巾，共有102例肋骨內(nèi)固定手術(shù)，其中男性84例，女性18例；年齡19~78歲，平均年齡49.8歲。

2 材料與方法

2.1 使用材料：一次性腦科手術(shù)專用粘巾（3L醫(yī)用制品集團(tuán)公司生產(chǎn)，C-P型)，其構(gòu)造為45 cmx30 cm的粘貼手術(shù)膜，末端連接有一漏斗型收集袋，漏斗尾端連接有一條直徑為6cm，長90cm的導(dǎo)水管塑料袋，帶子尾端未封口。

2.2 使用方法：手術(shù)時(shí)，常規(guī)消毒手術(shù)野皮膚，鋪巾，待皮膚消毒液干燥后，將手術(shù)膜從一端揭開平整粘貼于術(shù)區(qū)皮膚上，再用一紗布團(tuán)均勻抹壓手術(shù)膜，使其與皮膚粘合緊密，最后將尾端導(dǎo)水管打結(jié)封閉。術(shù)中可根據(jù)手術(shù)需要，將漏斗一側(cè)針對性的貼于腹側(cè)或是背側(cè)。

2 體會

2.1 有效防止手術(shù)切口污染。如何保持無菌，防止手術(shù)切口感染是術(shù)中護(hù)理的一個(gè)重點(diǎn)。手術(shù)部位在經(jīng)消毒液消毒后，只能消除皮膚表面的暫住菌，不能完全消滅藏在皮膚毛囊、皮脂腺等深部的寄存菌；手術(shù)過程中，隨著時(shí)間的推移，這部分細(xì)菌可隨皮膚的分泌、排泄而移行到皮膚表面且成倍增長。腦用粘巾作為無菌產(chǎn)品，貼于切口及其周圍，可暫時(shí)封閉毛孔，防止毛孔內(nèi)細(xì)菌移行切口，降低了切口感染率。

2.2 保持手術(shù)環(huán)境的干燥。無菌單一經(jīng)浸濕即失去其屏障作用。因腦用粘巾一側(cè)帶有漏斗型收集袋，具有可塑性、固定性，能將術(shù)中外溢的液體集中收集于袋內(nèi)，保持一個(gè)無菌干燥的手術(shù)環(huán)境。對術(shù)中需要大量沖洗液的手術(shù)應(yīng)用效果滿意。

2.3 保證患者的安全與舒適。為充分暴露手術(shù)野，術(shù)前需將患者衣服脫去；且術(shù)中不斷交替使用冰、熱鹽水，產(chǎn)生大量的沖洗液。使用腦用粘巾后能及時(shí)將沖洗液引流，有效防止手術(shù)單和患者皮膚被浸濕，既保持了手術(shù)區(qū)的無菌干燥，也增加了患者皮膚舒適度，同時(shí)也降低了患者身體熱量的意外散失，防止發(fā)生低體溫。

篇7

青花瓷是用含氧化鈷料為原料，在陶瓷坯體上繪畫，經(jīng)高溫還原焰一次燒成，鈷料燒成后呈藍(lán)紫色，燒成后的青花瓷顏色典雅，有其獨(dú)特的冷艷效果。青花瓷起源于唐宋，但成熟的青花瓷應(yīng)該是在元代，元代的青花藝術(shù)瓷不但顏色豐富，而且在器型及紋樣裝飾上相對的工整細(xì)致，有其一定的特色。這時(shí)期常見的器物有大盤、瓶和罐。常采用的青花紋樣有花卉、禽鳥還有獸類，龍的運(yùn)用也比較多。到了明代，景德鎮(zhèn)的瓷器出現(xiàn)了新的局面，因?yàn)樵善鞯拇少|(zhì)較粗，釉面呈灰青色，而從明代起，景德鎮(zhèn)的白地青花瓷壓倒了歷史上的青瓷。明朝時(shí)期的青花藝術(shù)瓷發(fā)色深藍(lán)蒼翠，明艷渾厚，料色透入釉骨，描繪技法上是采用畫筆描線與涂染，畫面深淺關(guān)系是用筆拓出來的，到了明朝后期，發(fā)明了青花分水技法，這種技法把青花的明暗、虛實(shí)表現(xiàn)得更加巧妙，就畫風(fēng)而言，明朝時(shí)期的青花藝術(shù)瓷，確實(shí)是百花齊放，百家爭鳴。由于當(dāng)時(shí)的時(shí)勢和技術(shù)條件的原因，燒制一件青花瓷必須花費(fèi)大量的人力物力。據(jù)《天工開物》中記載：“共計(jì)一坯工力經(jīng)手七十二，方克成器，其中微細(xì)節(jié)目，尚不能盡也?！倍夷菚r(shí)對青花瓷的要求是只求精工，不計(jì)成本，所以就當(dāng)時(shí)而言，一件好的青花作品，價(jià)格是相當(dāng)昂貴的。

清代的青花瓷在明代青花瓷卓越成就的基礎(chǔ)上，繼續(xù)有所發(fā)展和提高。在瓷器的造型、釉彩都有了新的成就，呈色也由原來的厚重變?yōu)轷r麗明爽，在畫藝方面清代的青花藝術(shù)瓷卻沒有多大變化。反而走進(jìn)了一味模仿的死胡同，那種生龍活虎的民窯畫風(fēng)蕩然無存，這可能同滿人的審美習(xí)俗有很大關(guān)系。

民國時(shí)期是青花藝術(shù)瓷的衰落時(shí)期，那時(shí)民國大眾的審美需求是那種光彩艷麗的新粉彩瓷，以至當(dāng)時(shí)許多青花名手都紛紛改畫釉上彩瓷。然而有些畫家對青花藝術(shù)仍是情有獨(dú)鐘，最值得一提的就是王步先生，他的青花分水可說是別具匠心，獨(dú)領(lǐng)。

任何一種文化產(chǎn)業(yè)和當(dāng)時(shí)的政治、經(jīng)濟(jì)是密不可分的。建國以來，青花瓷藝術(shù)有了很大的飛躍發(fā)展。第一，能熟練的掌握青花料性，第二，掌控了窯溫變化，可根據(jù)不同的窯溫?zé)霾煌陌l(fā)色。第三，描繪方面，在傳承傳統(tǒng)技法的同時(shí)繼續(xù)推陳出新。

作為當(dāng)代青花陶瓷藝術(shù)家，深知自己肩負(fù)的使命，怎樣去積極的創(chuàng)新和發(fā)展，怎樣使青花藝術(shù)瓷更巧妙的表現(xiàn)出其時(shí)代特征?

一、在造型方面力求創(chuàng)新，注重造型與裝飾的完美結(jié)合。如作品《冷露》綜合裝飾，筆者采用半刀泥雕刻的松樹為裝飾題材，紋飾以松樹的生成姿態(tài)，隨器型的旋轉(zhuǎn)而變化，配合傳統(tǒng)青花描繪的梅，使畫面和器型巧妙的結(jié)合。根據(jù)對窯溫的掌控，使作品里面和外面的青花發(fā)色不同，把作品顏色的漸變表現(xiàn)得更為明顯，器皿大膽的采用了變形效果，表現(xiàn)出一種另類的美。

篇8

審判長及各位合議庭成員：

我受安徽百達(dá)律師事務(wù)所指派，擔(dān)任本案被告人方衛(wèi)的辯護(hù)人。在此，首先對含山縣人民檢察院公訴科、含山縣人民法院刑庭的各位檢察官、法官在我履行律師職務(wù)時(shí)給予的支持和配合表示誠摯的感謝。

通過查閱本案卷宗、會見被告人和今天的庭審，尤其是控、辯雙方在證據(jù)質(zhì)證、法庭辯論后，我發(fā)表辯護(hù)意見，談?wù)勎覍Ρ景傅恼J(rèn)識，即：在本案中，控方?jīng)]有證據(jù)證明方衛(wèi)犯有刑訊逼供罪，更談不上援引該罪法條中致人死亡的條款，應(yīng)當(dāng)宣告被告人無罪。

我國刑法第二百四十七條規(guī)定：司法工作人員對犯罪嫌疑人、被告人實(shí)行刑訊逼供或者使用暴力逼取證人證言的，處三年以下有期徒刑或者拘役。致人傷殘、死亡的，依照本法第二百三十四條、第二百三十二條的規(guī)定定罪從重處罰。根據(jù)該規(guī)定，是否構(gòu)成刑訊逼供罪，在主觀上要看其有無逼取口供的故意，客觀上要看其有無實(shí)行暴力或者實(shí)施非肉刑折磨的行為。我們就從這兩個(gè)方面入手，審查被告人的主、客觀行為的證據(jù)

一、控方?jīng)]有證據(jù)證明被告人有刑訊逼供的主觀故意。

二、控方?jīng)]有證據(jù)證明被告客觀上有肉刑或變相肉刑的行為。

在本案中，控方能夠出示的所謂證明被告有刑訊逼供行為的證據(jù)及點(diǎn)評如下：

（三）12月17日潘世討被逼供?？胤降淖C據(jù)沒有，而指控人潘世討全盤否認(rèn)指控，認(rèn)為該指控是被檢方偵查人員威逼脅迫而作。此外，當(dāng)天潘世討出入所體檢表也可證明。

最后，需要指出：李政在其盜竊案一審判決后，以其受到刑訊逼供為由上訴，黃山中院發(fā)回重審后再次被判決構(gòu)成犯罪，李政再次上述后二審裁決維持一審判決。在重審判決及二審裁定中，李政、潘世討的口供及辨認(rèn)現(xiàn)場的筆錄均被作為合法證據(jù)使用，恰恰證明了被告人在對熊軍一伙盜竊犯罪的偵查活動(dòng)中沒有違法。

綜上，控方?jīng)]有指控被告犯有刑訊逼供的直接證據(jù)。所謂的間接證據(jù)支離破碎，未形成證據(jù)鏈條，更經(jīng)不起推敲。

篇9

1、“古人今人若流水，共看明月皆如此”的意思是古人和今人都像流水一樣在流逝，只不過是時(shí)間的匆匆過客，共同看到的月亮也都是一樣的。

2、古人今人若流水共看明月皆如此出自于李白《把酒問月·故人賈淳令予問之》。

（來源：文章屋網(wǎng) ）

篇10

關(guān)鍵詞：孤立詞識別 免疫粒子群優(yōu)化 LBG算法 DHMM

中圖分類號：TN912.34 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1007-9416（2013）01-0111-03

語音識別是一項(xiàng)極具魅力且大有作為的新興技術(shù)，其涉及語音語言學(xué)、生理心理學(xué)、信號處理及計(jì)算機(jī)科學(xué)等眾多學(xué)科。該技術(shù)的目標(biāo)主要是利用人機(jī)接口來實(shí)現(xiàn)人與機(jī)器的直接對話，并能夠使機(jī)器根據(jù)人的語音執(zhí)行各種相應(yīng)的命令。作為語音識別的一個(gè)分支，孤立詞語音識別已廣泛應(yīng)用于移動(dòng)通信中的查詢和語音撥號、汽車導(dǎo)航中的語音控制、語音檢索等[1][2]，具有重要的理論研究意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

然而，很多應(yīng)用產(chǎn)品的效果仍不夠理想，如識別率低、語音庫詞匯量少、識別速度慢等都嚴(yán)重制約著語音識別技術(shù)在生產(chǎn)生活中的推廣應(yīng)用。目前，語音識別中運(yùn)用較多的是隱馬爾科夫模型（HMM）、矢量量化（VQ）、動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整（DTW）、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）以及支持向量機(jī)（SVM）等方法[3]。其中，HMM和VQ在孤立詞語音識別中應(yīng)用較為成功。

在HMM的孤立詞識別系統(tǒng)中，首先是提取用于訓(xùn)練的語音特征矢量，然后對其進(jìn)行矢量量化。矢量量化中，用LBG算法訓(xùn)練得出矢量量化器，再用矢量量化器量化訓(xùn)練參數(shù)。最后，訓(xùn)練參數(shù)進(jìn)入HMM語音識別系統(tǒng)中進(jìn)行訓(xùn)練識別。但是，經(jīng)典的LBG算法對初始碼書的選取較為敏感，易陷入局部最優(yōu)[4]。因此，本文運(yùn)用免疫粒子群優(yōu)化（IPSO）算法改進(jìn)LBG初始碼書設(shè)計(jì)，并通過HMM語音識別系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，該方法極大的提高了系統(tǒng)的識別率，具有一定的可行性。

1 DHMM孤立詞語音識別方法

隱馬爾可夫模型作為一種語音信號處理中廣泛運(yùn)用的統(tǒng)計(jì)模型，可實(shí)現(xiàn)雙重隨機(jī)過程[5]，既可以描述直接觀測到的信號瞬態(tài)特征，又可以描述隱含在觀測序列中的動(dòng)態(tài)特征。HMM分為離散HMM（DHMM）、半連續(xù)HMM（SCHMM）和連續(xù)HMM（CHMM）三種[6]。本文中側(cè)重孤立詞語音識別研究，鑒于DHMM輸出離散分布概率，實(shí)現(xiàn)時(shí)所需的計(jì)算量以及存儲量都較小，因此選用DHMM模型（圖1）。

DHMM語音識別的系統(tǒng)框圖如圖1所示。假設(shè)為一個(gè)觀察序列，為HMM參數(shù)組，DHMM語音識別過程需要進(jìn)行如下三步：（1）給定模型的條件下，計(jì)算得出觀測序列的概率；（2）選擇一個(gè)最優(yōu)的狀態(tài)序列來表達(dá)觀測序列；（3）通過調(diào)整模型參數(shù)，以使最大。

在DHMM孤立詞語音識別中，要計(jì)算觀測序列對模型的概率，可以使用Baum-Welch算法和Viterbi算法[7]。Baum-Welch算法用于計(jì)算所有可能狀態(tài)序列所對應(yīng)概率，Viterbi算法用于計(jì)算最大似然狀態(tài)序列對應(yīng)的概率。它們均是動(dòng)態(tài)匹配過程，計(jì)算觀測序列與模型之間的最佳匹配，兩種算法具有幾乎相同的計(jì)算量。但是Viterbi算法能將浮點(diǎn)乘法轉(zhuǎn)為定點(diǎn)加法，還能將概率對數(shù)化，從而能夠提高識別的速度。本文的DHMM的語音識別系統(tǒng)采用Viterbi算法來進(jìn)行識別。

2 免疫粒子群優(yōu)化（IPSO）算法

Kennedy和Eberhart通過研究鳥群捕食行為，在1995開發(fā)了一種仿生進(jìn)化算法——粒子群優(yōu)化（PSO）算法[8]。PSO算法和其他優(yōu)化算法相似，運(yùn)用群體進(jìn)化的方式，假設(shè)單個(gè)粒子無體積無重量，以一定速度在搜索空間中飛行。根據(jù)自身及群體的飛行經(jīng)驗(yàn)，空間中的粒子不斷調(diào)整自身的飛行速度，通過調(diào)節(jié)并改變飛行方向和距離，在空間中根據(jù)最優(yōu)粒子的位置進(jìn)行搜索，經(jīng)過不斷迭代獲得最優(yōu)解。

在PSO算法中，假設(shè)一個(gè)D維搜索空間，群體由N個(gè)粒子組成。在聚類過程中，先對這群粒子隨機(jī)初始化。在迭代過程中，通過跟蹤個(gè)體最優(yōu)值和全局最優(yōu)值的變化，每個(gè)粒子不斷更新自己的位置及速度。設(shè)第個(gè)粒子的速度為，第個(gè)粒子的位置為，則粒子優(yōu)化計(jì)算如下式：

（1）

（2）

式中，、是對應(yīng)的學(xué)習(xí)因子，取值通常為2，和取[0，1]間的隨機(jī)數(shù)，代表慣性權(quán)重，其取值將影響算法的收斂性，取值太大會導(dǎo)致算法不收斂，因此權(quán)重大小的選擇很重要。

設(shè)第個(gè)粒子為最優(yōu)位置，在求解最小化問題時(shí)，目標(biāo)函數(shù)值越小，則適應(yīng)度就越好，則個(gè)體最優(yōu)值：

（3）

設(shè)目標(biāo)函數(shù)為，為所有粒子搜索到的位置最優(yōu)值，則有全局最優(yōu)值：

（4）

式中，、、和分別表示第次迭代過程中，粒子在第維的速度、位置、個(gè)體最優(yōu)位置和整個(gè)種群的全局最優(yōu)位置。在進(jìn)化的過程中，為了避免粒子飛出搜索空間外，通常取值為，取值為，則將有，。

PSO雖然算法簡單，實(shí)現(xiàn)容易，但仍存在一定缺陷。PSO算法的各種參數(shù)值往往是通過經(jīng)驗(yàn)來確定，其很難保證種群的多樣性，算法容易陷入早熟。因此，本文設(shè)計(jì)了免疫粒子群算法（IPSO）。通過將免疫記憶、免疫調(diào)節(jié)及接種疫苗等處理機(jī)制[9]運(yùn)用到PSO算法中，每個(gè)粒子都作為一個(gè)抗體，使算法有了全局收斂能力，避免陷入早熟，提高了粒子群的多樣性和收斂速度。

在本文中，將每次迭代生成的最優(yōu)粒子作為記憶細(xì)胞保存起來，當(dāng)部分粒子適應(yīng)度較低，不合要求時(shí)用記憶細(xì)胞來代替，從而加快搜索速度。在粒子群更新的過程中，本文利用免疫系統(tǒng)的調(diào)節(jié)作用，當(dāng)抗體（即粒子）的濃度增高時(shí)，系統(tǒng)對其進(jìn)行抑制的作用就增大，選擇的概率就減?。环粗?，選擇的概率增大。這樣就可保證粒子具有多樣性。

通過下式可計(jì)算第個(gè)粒子的濃度為：

（5）

通過式（5）可計(jì)算第個(gè)粒子濃度的選擇概率為：

（6）

其中，表示第個(gè)粒子的適應(yīng)度函數(shù)值。從公式（6）可以看出，與粒子相似的粒子數(shù)量越多，粒子被選擇的概率就越?。环粗?，粒子被選擇的概率就越大。

3 基于IPSO算法的碼書設(shè)計(jì)

3.1 參數(shù)設(shè)計(jì)

LBG算法是經(jīng)典的碼書設(shè)計(jì)方法[10]，但LBG中初始碼書的好壞對碼書收斂的速度和最終碼書的性能都會產(chǎn)生很大的影響。因此，本文充分利用IPSO算法的全局搜索性能，將每個(gè)粒子看作一個(gè)碼書，經(jīng)過聚類、迭代得出最優(yōu)解，然后將最優(yōu)解作為初始碼書，再用LBG算法優(yōu)化得到最優(yōu)碼書。

本文所用免疫粒子群改進(jìn)LBG算法中參數(shù)的設(shè)計(jì)為：粒子群規(guī)模；新增粒子數(shù)；粒子維數(shù)；最大迭代計(jì)算次數(shù)；學(xué)習(xí)因子；慣性權(quán)重及適應(yīng)度函數(shù)分別通過公式（7）及公式（8）進(jìn)行計(jì)算。

（7）

式中，為慣性因子最大值，取值為1.0，為慣性因子最小值，取值為0.4，為迭代次數(shù)，為最大迭代代數(shù)。

（8）

其中，表示第個(gè)聚類中心，為屬于第個(gè)聚類中心的數(shù)據(jù)集合，為聚類類別數(shù)。適應(yīng)度越小，說明聚類越緊湊，碼書性能越好。

3.2 碼書設(shè)計(jì)

基于IPSO的碼書設(shè)計(jì)算法的具體步驟為：

步驟1：種群初始化。隨機(jī)地從語音庫訓(xùn)練矢量集中選取D個(gè)矢量作為一個(gè)粒子（即碼書），矢量的維數(shù)為，反復(fù)進(jìn)行N次得到N個(gè)粒子，初始化粒子的速度，位置。

步驟2：計(jì)算各個(gè)粒子的適應(yīng)度值，對個(gè)體最優(yōu)值和全局最優(yōu)值進(jìn)行更新，將作為免疫記憶粒子保存。

步驟3：根據(jù)公式（1），（2）對粒子當(dāng)前速度和所在位置進(jìn)行進(jìn)化計(jì)算。

步驟4：隨機(jī)產(chǎn)生個(gè)粒子，形成新的粒子群。

步驟5：對N+M個(gè)粒子的濃度選擇概率通過公式（6）進(jìn)行計(jì)算，將概率大的個(gè)粒子選出，進(jìn)入下一代。

步驟6：選取為疫苗，隨機(jī)確定一段基因，將步驟5中選出的粒子與疫苗對應(yīng)的基因進(jìn)行替換。

步驟7：計(jì)算被替換粒子的適應(yīng)度值，與父代進(jìn)行比較，若不如父代，則取消接種，反之保留該粒子，形成新的粒子群。

步驟8：對每一個(gè)粒子（即碼書）按照最近鄰法則，重新確定聚類劃分，計(jì)算出新的聚類中心，形成新碼書。

步驟9：當(dāng)計(jì)算達(dá)到最大迭代次數(shù)就結(jié)束，否則，跳轉(zhuǎn)至步驟2后重復(fù)進(jìn)行。

4 實(shí)驗(yàn)仿真分析

4.1 實(shí)驗(yàn)建立

孤立詞語音識別仿真實(shí)驗(yàn)需要語音特征提取、矢量量化、模型訓(xùn)練及識別測試4步：

首先，分幀提取待訓(xùn)練和識別的語音信號特征參數(shù)，每幀為一個(gè)矢量，構(gòu)成矢量序列。本文采用過零峰值幅度（ZCPA）語音特征，形成1024維特征矢量。

其次，對高數(shù)據(jù)率矢量序列進(jìn)行矢量量化。本文通過IPSO改進(jìn)LBG算法來形成矢量量化器，將訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫中10人在不同噪聲、不同詞匯量下的語音特征矢量量化形成相應(yīng)碼書。

第三，將上步得到的碼書輸入到DHMM模型的孤立詞語音識別系統(tǒng)中，采用5狀態(tài)單詞模型，27個(gè)樣本訓(xùn)練一個(gè)單詞，將每個(gè)單詞運(yùn)用Baum-Welch算法訓(xùn)練成一個(gè)模板。

第四，運(yùn)用矢量量化器對待測試的8個(gè)人在不同噪聲、不同詞匯量下形成的數(shù)據(jù)進(jìn)行矢量量化，形成測試碼書。然后用Viterbi算法得到測試語音數(shù)據(jù)與上步形成的模板所匹配的概率，最大概率值極為識別結(jié)果。

4.2 仿真分析

本文通過C++語言編程，在PC機(jī)上建立基于過零峰值幅度語音特征的IPSO-LBG改進(jìn)DHMM的孤立詞識別系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)中選用在不同高斯白噪聲條件下（包含15dB、20dB、25dB、30dB和無噪音），18個(gè)人都分別采集10詞、20詞、30詞、40詞、50詞，每人每個(gè)詞發(fā)音三次，形成實(shí)驗(yàn)語音數(shù)據(jù)，其中10人的語音數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫，另外8個(gè)人的語音數(shù)據(jù)作為識別數(shù)據(jù)庫。這樣，通過PC機(jī)編程仿真，得到了不同噪聲和詞匯量下的基于免疫粒子群優(yōu)化LBG算法的DHMM語音識別結(jié)果。

表1所示為在不同詞匯量和不同SNR下，分別基于LBG算法和IPSO-LBG算法的DHMM在語音識別實(shí)驗(yàn)中的識別結(jié)果。從表中可以看出，基于IPSO-LBG算法的識別率在不同詞匯量和不同信噪比下都比基于LBG的高，正確識別的詞匯量也增多，這說明IPSO-LBG算法跳出了局部最優(yōu)值，提高了系統(tǒng)的識別性能，尤其在大詞匯量的語音識別中表現(xiàn)出更加明顯的優(yōu)勢。

（圖2）和（圖3）分別是基于LBG、IPSO-LBG兩種算法的DHMM語音識別系統(tǒng)在不同詞匯量下的平均識別率柱狀圖和在不同信噪比下平均識別率的柱狀圖。從兩圖中可以看出，在不同詞匯量下識別率都有所提高，且隨著詞匯量的增多，識別率的提高也加快。在不同的信噪比條件下，識別率的提高速度差不多，在無噪聲的情況下識別率最好，系統(tǒng)的抗噪性能還有待提高?？傮w上驗(yàn)證了基于IPSO-LBG算法的語音識別系統(tǒng)的有效性。

5 結(jié)語

本文將免疫粒子群算法運(yùn)用到碼書設(shè)計(jì)中，設(shè)計(jì)了IPSO-LBG算法，并將IPSO-LBG算法用于DHMM孤立詞語音識別系統(tǒng)中，并給出了實(shí)驗(yàn)的結(jié)果及分析。通過與基于傳統(tǒng)LBG算法的DHMM孤立詞語音識別系統(tǒng)相比，證明了IPSO優(yōu)化的識別系統(tǒng)有較好的識別率，對今后孤立詞語音識別研究具有重要的借鑒作用。

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