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维特根斯坦论“轴心命题”:一种无根基的根基性

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哲学研究 2024年第3期 81-91页

作者：贝智恩广东工业大学马克思主义学院

作为语言实践和思想活动赖以转动的“轴心”,“轴心命题”概念内部存在两对矛盾:从语言形式看,轴心命题虽具有经验命题形式,其真理性却非通过经验得到证明;从认知地位看,轴心命题虽承担认知基础角色,其地位本身却没有基础。这两对矛盾... 详细信息

作为语言实践和思想活动赖以转动的“轴心”,“轴心命题”概念内部存在两对矛盾:从语言形式看,轴心命题虽具有经验命题形式,其真理性却非通过经验得到证明;从认知地位看,轴心命题虽承担认知基础角色,其地位本身却没有基础。这两对矛盾构成了“轴心命题”的核心特质:无根基的根基性。沿着维特根斯坦在《论确定性》中的论证线索,本文剖析了“轴心命题”无根基的根基性之缘由,为其矛盾特质给出融贯解释。该解释的要点在于,将“轴心命题”理解为文化的认知表征:一方面,它的无根基性肇因于其作为语法规则的特殊性;另一方面,其根基性源自认知实践的文化内嵌性。这一理解揭示了维特根斯坦后期哲学所蕴含的逻辑实用主义视角。

关键词：《论确定性》轴心命题基础信念规范性语法规则

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体育师范教育实践基地评价指标体系构建研究

体育师范教育实践基地评价指标体系构建研究

作者：魏零壹武汉体育学院

学位级别：硕士

近年来,为满足教育教学改革发展对高素质、高质量和高水准的专业教师队伍的急切需求,各发达国家都在积极探索和建立健全的教育质量保障体系,以确保教师队伍整体水平和素质的教师职前培养根基。无独有偶,我国先后颁布了《全面深化新时代... 详细信息

近年来,为满足教育教学改革发展对高素质、高质量和高水准的专业教师队伍的急切需求,各发达国家都在积极探索和建立健全的教育质量保障体系,以确保教师队伍整体水平和素质的教师职前培养根基。无独有偶,我国先后颁布了《全面深化新时代教师队伍建设改革的意见》《深化新时代教育评价改革总体方案》和《教师教育振兴行动计划(2018—2022年)》等多部政策,旨在推动教师教育振兴和发展,促进教师数量、素质、结构协同发展格局,构建高水平教师队伍体系,加快新时代基础教育现代化等目标任务。不仅如此,在《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》明确指出“提升教师教书育人能力素质”,“重点建设一批教师教育基地”。而在教育部教师工作司、教育部高等教育教学评估中心联合颁布的《普通高等学校师范类专业认证工作指南(暂行)》中,将“合作与实践”作为师范类专业认证工作的指标之一,并明确提出基地建设要求与达标条件。可见,提升师范生的培养质量,以实践教学为导向,将理论教授和实践教学有机结合,则需保障教育实践基地的高质量、长效化与稳定化建设。然而,目前教育实践存在基地的遴选标准缺乏、运行管理失范及共建主体失位等难题,导致出现校地合作不稳定、基地质量不协调;并还普遍出现“双导师”实践指导与过程参与不到位等现象以及实践教学体系内容不丰富、形式较单一等困境。因此,构建体育师范教育实践基地评价指标体系,既是顺应师范类专业认证的时代背景,又是为体育专业师范生提供长效、稳定与优质的实践教育场所。本研究以体育强国、教育强国及师范专业认证为政策指引与时代背景,通过问卷调查、专家访谈、德尔菲、层次分析及数理统计等方法,并依托遴选相关专家、制作问卷和实地调研等方式,围绕基地制度建立、多元投入、实践过程以及后勤保障等四个要素进行指标细化,并通过德尔菲法确定指标、层次分析法确定指标权重占比,最终得到体育师范教育实践基地评价指标体系,提出“以指标体系为标准,完善教育实践基地的现有不足”和“以指标体系为参考,遴选符合条件的基础教育学校”两条实践应用场景。最终得从三个维度的指标中得出相关结论以及提出研究成果和研究局限。

关键词：教育实践基地指标体系体育师范

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求解高维优化问题的ITCSO算法

控制与决策 2024年第2期39卷 449-457页

作者：张伟魏万峰黄卫民河南理工大学电气工程与自动化学院河南焦作454003

为提高竞争群优化(competitive swarm optimization,CSO)算法求解高维优化问题的寻优效率,提出一种改进的3重竞争群优化(improved triple competitive swarm optimization,ITCSO)算法.首先,采用3重竞争机制提高算法的寻优效率,同时,获胜粒子较好的收敛基础可以提高失败粒子的个体认知,明确粒子更新方向以提高粒子探索能力;然后,提出优败粒子向获胜子群学习的策略,增强算法的社会认知能力,减少算法评估次数,从而提高算法全局搜索能力;最后,提出获胜子群自竞争和劣败粒子基于获胜者变异的操作,增强粒子局部开发能力,避免算法陷入局部最优.为验证所提出算法的可行性,通过计算系统状态转移矩阵特征值和使用极限分析方法,给出稳定性和收敛性理论证明.采用几种基准测试函数验证所提出算法求解高维问题时的性能,并与其他算法进行对比.实验结果表明,ITCSO算法不仅有较高的寻优效率,且全局搜索和局部开发能力突出,更适用于高维问题的求解.

关键词：粒子群优化算法竞争群优化算法高维优化 3重竞争机制局部开发收敛性分析

基于MMC闭锁与负直流电压无闭锁的综合直流故障限流策略

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电力自动化设备 2024年第1期44卷 209-216页

作者：王琛魏子文王毅韩创曹赛华北电力大学河北省分布式储能与微网重点实验室河北保定071003 华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室河北保定071003

基于模块化多电平换流器(MMC)的柔性直流电网存在抗直流故障扰动能力弱的问题。为此,在无闭锁和闭锁限流的基础上,提出了一种适用于柔性直流电网的无闭锁与闭锁的综合直流故障限流策略。故障发生后,各换流站首先根据直流侧出口电流进行... 详细信息

基于模块化多电平换流器(MMC)的柔性直流电网存在抗直流故障扰动能力弱的问题。为此,在无闭锁和闭锁限流的基础上,提出了一种适用于柔性直流电网的无闭锁与闭锁的综合直流故障限流策略。故障发生后,各换流站首先根据直流侧出口电流进行基于负直流电压控制的无闭锁限流,若某换流站由于无闭锁降压限流失效而发生过流,则主动将该换流站闭锁。故障消失或隔离后,无闭锁换流站第一时间恢复正常工作模式,而无须等待重启过程较长的闭锁换流站,以尽量减小系统功率损失。基于MATLAB/Simulink的仿真结果表明,所提综合直流故障限流策略可快速阻断故障电流,并兼顾限流过程的安全性和快速性,最大限度保证系统功率传输,提高了直流电网的抗故障扰动能力。

关键词：柔性直流电网模块化多电平换流器直流短路故障综合直流故障限流策略无闭锁限流

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基于平均型聚合函数的多粒度模糊粗糙集

郑州大学学报（理学版） 2024年第4期56卷 65-71页

作者：于鹏王圣智陕西科技大学数学与数据科学学院陕西西安710021

多粒度模糊粗糙集(multi-granulation fuzzy rough set,MGFRS)是一种重要的粗糙集模型。乐观多粒度模糊粗糙集和悲观多粒度模糊粗糙集分别给出了被描述对象的两种极端描述。从数据聚合角度看,将不同粒度值合并为单一粒度值时,乐观MGFRS... 详细信息

多粒度模糊粗糙集(multi-granulation fuzzy rough set,MGFRS)是一种重要的粗糙集模型。乐观多粒度模糊粗糙集和悲观多粒度模糊粗糙集分别给出了被描述对象的两种极端描述。从数据聚合角度看,将不同粒度值合并为单一粒度值时,乐观MGFRS采用的是取小算子,悲观MGFRS采用的是取大算子。将取小与取大算子拓展为一般的平均型聚合算子,提出了一种新的多粒度模糊粗糙集模型:基于平均型聚合函数的多粒度模糊粗糙集(multi-granulation fuzzy rough set model on the base of average aggregate function,MFA)模型。研究了MFA模型的基本性质,给出了MFA模型与乐观和悲观多粒度模糊粗糙集的关系。同时,基于MFA模型,提出了基于平均型聚合算子的粗糙近似集模型。

关键词：聚合函数粗糙集多粒度模糊粗糙集近似集

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数字化转型对高管薪酬业绩敏感性的影响研究

数字化转型对高管薪酬业绩敏感性的影响研究

作者：魏惠楠山东财经大学

学位级别：硕士

《“十四五”数字经济发展规划》指出数字经济是继农业经济、工业经济之后的主要经济形态,这一新经济形态可以促进市场公平,提升市场效率,使二者达到有机统一,同时也是驱动全球经济快速增长必不可少的因素。在我国,数字经济的蓬勃发展... 详细信息

《“十四五”数字经济发展规划》指出数字经济是继农业经济、工业经济之后的主要经济形态,这一新经济形态可以促进市场公平,提升市场效率,使二者达到有机统一,同时也是驱动全球经济快速增长必不可少的因素。在我国,数字经济的蓬勃发展带来了消费市场的变革,数字技术驱动下,新模式和新业态不断涌现,推动着消费的理念升级、需求升级和结构升级,促使经济提质增效。对作为经济微观体现的企业来说,进行数字化转型是外部政策与内部因素的共同需求,创造或引进先进的数字技术,对内部进行创新升级,是企业抢占竞争制高点,实现发展的重要策略。现代企业所有权与经营权分离,增加了股东与经理人之间的代理成本,导致经理人与企业之间的利益不一致。薪酬契约是缓解委托代理问题的重要机制,既关系着高管激励也关系着股东财富最大化,其有效性一直备受关注。许多学者也从内外部治理环境方面探究了高管薪酬业绩敏感性的影响因素。在数字经济时代,作为企业治理的有效手段,数字化转型可以显著缩小外部薪酬差距,提高薪酬总额,那么作为衡量薪酬契约有效性重要维度的薪酬业绩敏感性,数字化转型能否对其产生影响呢?这是个值得探究的问题。本文选取2011—2022年我国A股上市企业为研究对象,在梳理数字化转型与高管薪酬业绩敏感性相关文献的基础上,通过理论分析推演数字化转型对高管薪酬业绩敏感性的作用渠道和作用机制,实证检验发现以下结论:(1)数字化转型可以显著提高高管薪酬业绩敏感性,随着企业数字化转型程度的加深,企业内部控制质量得到显著提升,与此同时,因为企业实行数字化转型,企业会受到更多的关注,分析师关注度的提高改善了企业的外部监督环境,两方面因素使得企业高管薪酬业绩敏感性提升。(2)数字化转型对高管薪酬业绩敏感性的影响存在差异性。相比于股权制衡度较高和处于较好市场化环境的企业,数字化转型对高管薪酬业绩敏感性的提升作用在股权制衡度较低和处于较差市场化环境的企业中更加显著。本文的创新点在于:第一,对数字化转型在薪酬管理领域中的角色进行了探索。针对高管薪酬契约存在的有效性问题,本文从公司治理的角度提出了实行数字化转型这一解决方案,揭示了企业数字化转型对高管薪酬业绩敏感性的积极影响,肯定了数字化在企业提升管理能力中的作用,为数字化转型对高管薪酬业绩敏感性的正向影响进行了补充。第二,辨别了数字化转型影响高管薪酬业绩敏感性的渠道和影响机制。在现有研究基础上,本文构建了数字化转型影响高管薪酬业绩敏感性的理论分析框架,分析了企业内部控制质量和外部分析师关注的中介作用,肯定了数字化转型对内部控制体系的升级效果,以及对分析师关注的提高作用。此外,分析了对不同性质的企业,数字化转型提升高管薪酬业绩敏感性的结果是否会发生变化。因此,从内部环境视角探讨了股权制衡度的调节作用,从外部视角探讨了市场化程度的调节作用,使数字化转型与高管薪酬业绩敏感性间关系研究更加丰富具体。

关键词：数字化转型高管薪酬业绩敏感性内部控制分析师关注

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数字经济对我国城乡融合发展的影响研究

数字经济对我国城乡融合发展的影响研究

作者：魏茹曲阜师范大学

学位级别：硕士

双碳目标下ESG实践赋能企业价值创造研究 ——以宁德时代为例

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双碳目标下ESG实践赋能企业价值创造研究 ——以宁德时代为例

作者：魏娣山东师范大学

学位级别：硕士

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基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法研究

基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法研究

作者：魏友中国民用航空飞行学院

学位级别：硕士

针对现代工业对大型机械设备高效运行的需求,滚动轴承的稳定性显得尤为关键。鉴于滚动轴承在高强度工作条件下易发故障,如点蚀、裂纹等,这直接影响设备运行和安全。针对振动分析、温度检测等方法在复杂环境应用的局限性,本研究聚焦于通... 详细信息

针对现代工业对大型机械设备高效运行的需求,滚动轴承的稳定性显得尤为关键。鉴于滚动轴承在高强度工作条件下易发故障,如点蚀、裂纹等,这直接影响设备运行和安全。针对振动分析、温度检测等方法在复杂环境应用的局限性,本研究聚焦于通过深度学习方法,优化故障诊断模型,提高对振动信号中复杂噪声的处理能力,减少对计算资源的依赖,以及提升故障诊断的准确率,以适应智能制造背景下对设备稳定性和生产效率的高要求。首先从滚动轴承的结构组成入手,分析造成滚动轴承故障的原因,介绍滚动轴承典型故障类型,并设计滚动轴承典型故障模拟实验,利用滚动轴承故障预测实验台采集不同轴承状态的原始振动信号,建立原始故障信号数据集。对振动数据使用特征模式分解方法进行模式分解,针对特征模式分解关键参数分解模式数与滤波器长度会对分解效果产生影响的问题,使用灰狼优化算法对关键参数进行自适应寻优,寻找最佳分解参数。基于峭度准则挑选出包含故障信息最多的模式进行包络谱分析,验证特征模式分解提取滚动轴承故障特征频率的有效性。同时,使用马尔可夫变迁场、递归图、格拉姆角场和短时傅里叶变换等时频变换方法,制作二维时频数据集,为后续滚动轴承故障诊断方法研究奠定基础。接着以时频数据集为基础,研究Rep VGG、CSPDark Net、VGG和Res Net网络在滚动轴承故障诊断中的应用。从卷积神经网络原理入手,建立基于Rep VGG、CSPDark Net、VGG和Res Net故障诊断模型,并使用时频数据集进行故障诊断性能的比较分析。实验结果显示,CSPDark Net和Rep VGG模型在滚动轴承故障诊断中展现出优异的性能,在保持高诊断准确率的同时,还表现出较低的计算负担和模型复杂度,具有较强的应用前景。最后根据典型故障模拟实验故障数据的特点,综合对四种深度学习方法在不同学习率和优化器进行实验分析。进一步通过对比不同的时频特征图对诊断效果的影响,研究发现STFT变换生成的时频特征图在多数模型上能够显著提高诊断准确率,而其他特征表示技术的效果则依赖于模型结构的复杂性和对特定数据特征的适应性。利用不同负载工况下的轴承故障数据集,对比不同模型在不同负载工况下的诊断性能,实验验证Rep VGG模型具有优秀的跨负载诊断能力。为了评估不同深度学习模型在含噪条件下的性能,向故障信号中添加了不同水平的高斯白噪声,分析不同深度学习模型的抗噪能力。实验结果表明,CSPDark Net模型在高噪声环境下仍保持较高准确率,表现出强大的鲁棒性。

关键词：故障诊断特征模式分解灰狼优化算法 RepVGG CSPDarkNet