网络时代的特征范例(12篇)
网络时代的特征范文篇1
【关键词】网络文化；客文化；微文化；微传播
随着信息技术的迅猛发展，互联网已成为继报纸、广播、电视之后的“第四大传播媒体”，日益介入到社会生活的各个方面，对我们学习、工作、生活以及交往产生深远的影响和全新的挑战。网络传媒的出现，影响和改变着人们看待和处理人与自然、人与社会、人与人关系的观念，这也昭示着一种新文化的出现，这种文化就是伴随网络技术应运而产生的网络文化（InternetCulture）。网络文化正以其强大的生命力和影响力渗透到社会的各个层面，不可避免地影响和冲击着传统文化，对社会主义核心价值体系的构建有着重要的影响作用。
一、网络文化的内涵及特征
根据中国互联网发展统计报告，截止2012年12月31日，中国网民5.64亿（居全球第一），普及率42.1%；手机网民4.2亿，占网民总数的74.5%；即时通信（QQ、MSN）用户4.68亿，应用使用率提升到82.9%；微博用户3.09亿，使用率54.8%，增长23.5%；手机微博用户2.02亿，占微博用户的65.6%%；网络文学用户数2.33亿，网民使用率41.4%。截止2012年11月底，中国手机用户数量升至11.04亿，普及率达82.5%。网民群体的不断壮大和手机用户的逐渐增多，为网络文化的传播提供了人文环境，同时对传统文化的发展和核心价值体系的构建提出了新的挑战。
（一）网络文化的内涵
所谓网络文化，就是指网络上的具有网络社会特征的文化活动及文化产品，是以网络物质的创造发展为基础的网络精神创造。
广义的网络文化是指网络时代的人类文化。它是人类传统文化、传统道德的延伸和多样化的展现。
狭义的网络文化是指建立在计算机技术和信息网络技术以及网络经济基础上的精神创造活动及其成果，是人们在互联网中，进行工作、学习、交往、沟通、休闲、娱乐等所形成的活动方式及其所反映的价值观念和社会心态等方面的总称。包含人的心理状态、思维方式、知识结构、道德修养、价值观念、审美情趣和行为方式等方面。
（一）网络文化的分类
目前，特征非常突出，群体比较庞大，影响比较广泛的网络文化主要有“客文化”和“微文化”两大类。
（1）网络客文化
网络客文化是网络传媒时代的新兴文化，是随着网络传媒的形成和发展而出现的一种虚拟文化，是一种具有个性、即时性、开放性、交互性、合作性的文化，是民生文化的一种形式，是网络传媒时代出现的一种新兴文化。目前网络传媒领域出现了许多关于客文化的概念，比如博客、播客、微博、维客、黑客、红客、换客、试客等，客文化就是由这些客元素组成的整体。
（2）微文化。微博、微公益、微支付、微表情、微整容……微文化已经悄无声息来到我们身边。微文化是以微博（Microblogging）为代表的网络文化，它是一种积聚的力量，通过一些看似微不足道的行为，不经意间却改变了人民的生活。网络时代的快节奏和即时性酝酿了微文化的产生，同时正是由于网络聚集的“微力量”数量惊人，这种日益渗透的微文化也正一步步改变着人们的生活，从而为当前媒体尤其是新媒体的发展提供了一个新的视角和方向。微文化是一种微言文化、微行文化、微民文化、微妙文化。具有去中心化、碎片化、分工化等特征。
（三）网络文化的特征
不管是网络客文化，还是微文化，作为网络文化它们具有不同于传统形式文化的诸多特征。就目前而言，网络文化具有以下几大方面的特征：（1）网络文化的人际传播性决定了网络文化的非中心性特征；（2）网络文化技术基础的网络化决定了网络文化的开放性特征；（3）网络文化的集群化决定了网络文化的多变性特征；（4）网络文化的信息化决定了网络文化的及时性特征；（5）网络文化的民俗性决定了网络文化的反理性特征；（6）网络的互动性决定了网络文化具有补偿性特征；（7）网络的开放性决定了网络文化的极端性特征；（8）网络的广泛化、普及化决定了网络文化大众化特征。
二、网络文化发展的现状和存在问题
互联网就像是一把双刃剑，随着互联网的推广和普及发展，一方面网络带给人们丰富的生活，便捷的交流；另一方面，由于诸多因素，致使网络文化的发展出现了许多问题。
（一）纷繁复杂的网络文化渗透，导致观念形态的冲突
据统计，目前全球有6.34亿个网站，我国有268万个，占全球总量的0.42%。互联网上英文信息占绝对优势，再加上西方发达国家网点多、信息量大，西方文化正是借助这种语言和技术优势，大肆“入侵”世界各个角落，网民由于好奇心强，求知欲旺，容易受这种“西方文化”影响。网络上各种社会思潮，不同国家、民族、政党的意见在网上传播，激烈交锋，甚至一些错误、庸俗、虚假的信息都会对大家造成了一定的冲击，而这种冲击将会越来越大。
（二）网民道德意识和民族意识日益淡化
由于网络的虚拟性，网上生活与思想意识完全可以不受现实生活的控制，网民的自由个性无限扩张，这些都极易导致人们道德意识的淡化。网络文化本身所具有的匿名性、实时性、互动性、复制性等特征使得网上虚假信息、违法信息轻易传播，网络不文明行为时常出现，色情、欺诈、等问题屡禁不止，网络暴力和网络犯罪气焰嚣张，这些对社会的稳定都造成了极大的的危害。网民的无政府主义现象也极其严重，民族观念淡泊，攻击政府、丑化官员的现象也时有发生。
（三）多种多样网络污染严重，虚假、垃圾信息泛滥
网络拓宽了信息的渠道，但是，我们不能忽视的是，网络在给予人们巨大便利的同时，也带来了种种不良的信息，甚至是黄色、低级庸俗、虚假、反动信息等精神，造成严重信息污染，网络文化中的这些垃圾信息对于那些识别能力不强，特别是人生观、价值观正在形成中的青年网民们的影响是很大的，极容易产生误导。
（四）网络文化管理中存在诸多漏洞
目前，在网络文化管理中存在以下方面的漏洞：（1）缺乏统一管理规划。各网络文化管理部门一般是头痛医头，脚痛医脚；（2）管理机制不健全。网络文化管理涉及的部门很多，每个部门承担什么职责实际上没有完全厘清；各部门往往根据自己的职责范畴，制定各种网络管理的政策、规则，彼此冲突、相互矛盾；（3）绩效考核不到位。目前网络文化管理很少纳入到主管部门的绩效考核中，各部门只是被动地对有害信息进行处理，很少承担由于疏于对有害信息的管理而带来的社会负面影响的责任；（4）轻视民间组织建设。网络文化管理的对象庞杂，行业自律和社会监督至关重要，各级网络行业协会是当前参与网络文化管理的少数几支民间力量之一，但仅有协会的参与还是不够的。
（五）网络知识产权受到严重的侵犯
由于互联网的虚拟性，因此知识产权的维护受到了极大的挑战。网上大量的音乐、书籍、杂志多是免费的，没有支付版权费。网络文本的可复制性也致使知识产权的维护成为一大难题，而目前关于侵犯知识产权的行为也时有发生。
三、进一步促进网络文化健康发展的对策
随着网络技术的进一步发展，网络文化对传统文化带来更为巨大的、甚至难以预料的影响。我们应该站在为特色社会主义培养建设者、夯实社会主义根基的战略高度，全面审视、充分重视网络文化存在的问题，积极探索网络文化发展的规律，研究新情况、解决新问题、总结新经验，使网络文化快速、科学、健康发展。
（一）加强网络文化管制，限制不良文化和信息的生存空间
面对互联网上泥沙俱下、汹涌而来的信息潮流，我们要通过技术、行政、法律等手段，加强对网络文化的管制，控制信息的来源，严防不良信息的渗透。要进一步大力加强网上信息的引导与监控：（1）要引导民众树立正确的对待网络和网络文化的观念，加强对局域网、校园网、政府内网的管理，增强上网的法制意识、责任意识和安全意识，提高人们辨别网络信息的能力，树立正确良好的网络道德。（2）要尽快建立较为完善的网络管理办法，力争使整个网络活动有章可循、有条不紊、活而不乱、严而不死；（3）对于网上不良信息、不同声音，要有监控部门视情况把关处理，对于人们在网上暴露的各种思想认识问题，主动采取措施引导性信息，统一认识，也可以通过落实实名注册登记的方式，通过必要的技术、行政、法律等手段，阻止不良信息的影响；（4）引导网民，培养健康有益的上网心态，自觉抵制不良文化侵蚀。
（二）开拓创新，争创多种多样的主流网络文化形式
创新是时代的要求，人民的需要，曾指出，“创新是一个民族进步的灵魂，是国家兴旺发达的不竭动力”。开展丰富多彩的网络文化活动吸引民众特别是青年学生，以生动的现实教育广大党员，抵制网络消极文化的影响。因此，要依托各种社团、各级组织，开展丰富多彩的文化活动，吸引网民积极参与，抵制他们对网络游戏、网络色情和其他形形的不健康信息产生兴趣，使他们从沉迷于虚拟世界的误区中走出来，回归到活生生的现实世界中。
（三）密切关注，重视网络舆论的重要作用
网络文化具有便捷、即兴的信息扩散以及形式丰富观点表达的特点，这样导致网络信息泥沙俱下，成为各种利益群体、不同诉求的复杂表达。不少微内容以“社会剧场”手段使用煽情主义倾向的表达策略，如泄愤叙事、以悲情叙事、蒙冤叙事、苦难叙事、情感渲染和道德谴责等。这些内容是某种极端情绪在微文化这一拟态环境中近似真实的呈现与流露。我们有必要对这部分网络舆论密切关注，但是处置方式不能简单地仅依靠“堵、删、封”，而是应该认识到这些表达的良性建构意义，化负面影响为正面作用。
（四）重点培养，充分发挥“意见领袖”的作用
寻找和培养在网民中具有感召力并认同主流核心价值观的“意见领袖”，发挥他们在网络传播中对热点问题和突发事件中的导向作用。网络舆论的运动规律表明，网络传播的节点、拐点走向，往往和意见领袖所持的观点和立场密切有关。身居幕后的版主是当然的舆论领袖、意见管理者和议程设计者，很多网络热点成功引爆，就是意见领袖和版主合谋的结果。更多的社会精英和各领域的专家参与网络传播成为各类话题的意见领袖，有助于优化网络传播的表达生态，使网络意见趋于理性和权威，有效规避极端民粹主义的风险。
（五）继续加强网络道德建设，完善道德准则和法律法规
网络文化建设关系着社会主义核心价值体系的建立，影响着社会主义精神建设，应当加强网络道德建设。为此，我们要进一步健全网络的道德准则与守则，要尽快建立一套包括信息技术使用者、开发人员、信息管理人员三个层次在内的、完整的职业道德规范守则。还要进一步整合政府管理部门、行业协会、社会公众三方的力量，再次加强网络道德监督，以维护网络的正常伦理秩序。在网络法制建设方面，要进一步建立、健全网络法规，要建立一支高素质的网络执法队伍。进一步规范网络行政管理，将行政管理与法制管理进行有机结合，从而真正做到依法行政。
网络时代的特征范文1篇2
【关键词】人工智能；深度学习；大数据时代；机器学习
1.引言
近年来，深度学习逐步推动了人工智能领域的新浪潮。2010年，美国国防部DARPA计划首次资助深度学习项目；2011年来，微软和Google研究人员先后采用深度学习技术降低语音识别错误率20%～30%，取得该领域重大突破；2013年百度创始人兼CEO李彦宏高调宣布成立百度研究院，其第一个重点方向就是深度学习；2013年4月，《麻省理工学院技术评论》杂志将深度学习列为2013年十大突破性技术之首。在今天，Google、百度、微软等知名高科技公司争相投入资源，占领深度学习的技术制高点。
2.大数据时代的深度学习
大数据时代迫切需要深度学习。为了说明这个观点，本文来谈一下浅层学习和深度学习模型。
浅层模型有个重要特点——靠人工经验来抽取样本特征，而强调模型主要是负责分类或预测。所以，特征提取就成了整个系统性能的瓶颈，通常开发团队中更多的人力是投入到构造更好的特征上去的，这就要求开发人员对待解决的问题有很深入的理解。而达到这个程度，往往需要反复摸索。因此，人工手动构造样本特征，不是一个具有生命力的途径。
深度学习的实质，是通过构建具有很多隐层的机器学习模型和海量的训练数据，来学习更有用的特征，从而最终提升分类或预测的准确性。区别于传统的浅层学习，深度学习的不同之处在于：一是强调了模型结构的深度，通常有5层、6层，甚至10多层的隐层节点；二是明确突出了特征学习的重要性，即通过逐层特征变换，将样本在原空间的特征表示变换到一个新特征空间，使分类或预测更加容易。
3.深度学习的基本思想和常用方法
（1）DeepLearning的基本思想
假设我们有一个系统S，它有n层（S1，…Sn），它的输入是I，输出是O，形象地表示为：I=>S1=>S2=>…..=>Sn=>O，如果输出O等于输入I，即输入I经过这个系统变化之后没有任何的信息损失，保持了不变性，这意味着输入I经过每一层Si都没有任何的信息损失，即在任何一层Si，它都是原有信息（即输入I）的另外一种表示。现在回到我们的主题DeepLearning，我们需要自动地学习特征，假设我们有一堆输入I（如一堆图像或者文本），假设我们设计了一个系统S（有n层），通过调整系统中的参数，使得它的输出仍然是输入I，那么我们就可以自动地获取得到输入I的一系列层次特征，即S1，…，Sn。
另外，前面是假设输出严格地等于输入，这个限制太严格，我们可以略微地放松这个限制，例如我们只要使得输入与输出的差别尽可能地小即可，这个放松会导致另外一类不同的DeepLearning方法。
（2）DeepLearning的常用方法
AutoEncoder（自编码），自编码算法是一种基于神经网络算法的无监督学习算法，它使用了神经网络中经典的反向传播算法，其特殊之处在于其目标在于让神经网络的输出节点的输出值等于网络的输入值，如在下面具有一个隐藏层（一般自编码算法中会有多个隐藏层）的神经网络中，我们应使得目标输出，自然地，其输出节点数目与输入节点的数目应该相等。同时，自编码算法的另外一个特征是隐藏层的节点数目一般少于输入输出节点的数目。这样的意义在于，此时相当于将输入的特征通过神经网络的非线性变换到节点数更少的隐藏层，再由隐藏层通过非线性变换“无损”地恢复出输入的信息，这样实际上相当于用神经网络实现了对于高维特征向量的一个特征提取和降维。如果输入数据中隐含着一些特定的结构，比如某些输入特征是彼此相关的，那么这一算法就可以发现输入数据中的这些相关性。由此，用这种特殊的神经网络对样本进行学习和训练，我们即可“自动地”得到输入数据的降维后的特征，即隐藏层的节点，省去了人工特征提取的麻烦。
（3）自编码算法的实现过程
将已得到的某一样本的特征向量（或）作为自编码算法的输入，即上面特征向量的每一个分量代表自编码网络中的一个输入节点。令其输出节点的期望类别向量赋值为（或）。
1）对于自编码网络中某一层，，令矩阵该层权重矩阵的修正矩阵为零矩阵，偏置向量的修正向量为零向量。
2）设有个训练样本，对于每一个训练样本到。
①调用反向传播算法函数backwards_trans（）
计算训练自编码网络的准则函数的梯度和。
②计算。
③计算
3）更新权重系数：
4）反复迭代上面过程直到达到要求。训练得到的神经网络最靠近输出层的隐藏层的输出值即为深度学习后自动得到的新特征。
通过上面的学习训练，我们便可以得到一个具有深度学习功能的自编码网络。当我们需要自动提取数据包用户数据的特征时，仅需要去掉上面的自编码网络的原来的输出层，将原来最靠近输出层的隐藏层作为新的输出层，再将初始的特征向量输入，此时的网络输出即为自动提取的特征。
4.总结
近年，深度学习被逐渐应用到语音识别、图像识别、自然语言处理等领域，总之，深度学习带来了机器学习的一个新浪潮，受到从学术界到工业界的广泛重视，并带来大数据的深度学习时代。深度学习在应用方面的深度和广度都将会得到更高程度的发展。同时，如果机器学习理论界取得突破，为深度学习提供强力的支撑，使之成为今后无论何种机器学习应用都不得不采用的基石，那么，人工智能的梦想将不再遥远。
参考文献：
[1]周志华，李航，朱军.DeepLearning大家谈[J].
[2]卢鸫翔.DNN与微软同声传译系统背后的故事[J].
网络时代的特征范文1篇3
关键词：小波变换;模拟电路故障诊断;神经网络;故障特征提取
中图分类号：TN710?34文献标识码：A文章编号：1004?373X（2015）06?0036?03
MethodofAnalogCircuitFaultDiagnosisbasedonwaveletneuralnetwork
ZHOUJing?jing，WUWen?quan，XUYan?yi，SUNJin?ming
（SchoolofElectronicEngineering，NavalEngineeringNiversity，Wuhan430033，China）
Abstract：Wavelettransformisatime?frequencyanalysismethod，whichhasmulti?resolutionfeature，ishonouredasmathematicalmicroscope，andissuitableforjudgingwhattypeoffaultthecircuitstatusbelongsto.Inthispaper，theanalogcircuitfaultdiagnosismethodbasedonwaveletneuralnetworkisused.Wavelettransformisadoptedtoextractthefaultfeaturesofthesamplingsignalfromamplitude?frequencyresponseoftheanalogcircuit.BPneuralnetworkisutilizedtoclassifythefeaturevectorsundervariousstatesandrealizefaultdiagnosisofanalogcircuits.Simulationresultsofthecircuitshowthatthisschemeisfeasibleandhasmanypowerfulvirtues，suchasaccuratefaultdetectionandpositioning.
Keywords：wavelettransform;analogcircuitfaultdiagnosis;neuralnetwork;faultfeatureextraction
0引言
随着科学技术的不断进步，电子电路已经应用，据相关统计，电路故障的80%来自于模拟电路部分，即模拟电路的可靠性决定了整个系统的可靠性[1]。因此，模拟电路的故障诊断与可靠性设计的重要性不言而喻。通常的诊断方法[2?3]是从电路的输出响应曲线上提取其特征向量，当电路出现故障时，输出响应曲线与正常状态有所差异，通过分析曲线及其数据的变化来反映其故障特征，再通过上述的方法进行故障诊断。
本文采用小波神经网络实现故障的诊断，首先对研究电路进行仿真，对各种故障状态下的幅频响应曲线利用小波变换提取其特征参数集，该数据集包含了元件在无容差状态下的电路数据和有容差状态下的电路数据，然后构造BP神经网络进行故障的诊断分类。经实验证明，本文所用方法对所研究电路故障有很高的识别率。
1小波神经网络方法
1.1小波变换特征提取
在模拟电路的故障诊断中，通常利用小波变换对电路的输出响应曲线进行数据的预处理，提取其故障特征参数。小波变换的定义是把某一个被称为基本小波的函数做位移b后，再在不同尺度a下与待分析的信号x（t）做内积[4]，即：
[WTxa，b=1a-∞+∞xtφ・t-badt，a>0]
式中：a为频率参数;b为时间参数。通过改变时间和频率参数，将得到不同的尺度来评估信号在不同的时间频率段的系数。这些系数表征了原始信号在这些小波函数上投影的大小。从信号分析的角度看，小波分解是将待分析信号通过两组滤波器，得到信号的高频信号和低频信号，同时，对低频信号的进一步分解，可以得到下一尺度函数上的低频信号及高频信号，且长度均为原信号长度的一半，即在滤波后进行了采样。将采样后的信息做为信号的特征参数。具体步骤为：
（1）对采样信号进行5层离散小波分解，得到从第1层到第5层，共6个小波分解系数序列（A5，D5，D4，D3，D2，D1）;
（2）特征向量构成。以各层小波分解系数的绝对值最大值为元素构成特征向量，即（max（A5），max（D5），max（D4），max（D3），max（D2），max（D1））;
（3）归一化处理。指通过变换处理将网络输入数据限制在[-1，1]区间内，从而避免大的动态变化。
1.2小波神经网络故障诊断方法
小波神经网络的模拟电路故障诊断过程为：首先是诊断信息获取，利用电路输出电压响应获得故障信息;然后是故障特征提取，即采用小波变换从采用信号中提取所需的故障特征;最后是状态识别和故障诊断，即采用BP神经网络进行分类，以确定故障类型[5]。
（1）数据采集与故障特征提取。在待测电路运行于不同故障模式时，采集电路输出响应信号（如电压、电流等信号），对其离散化后，进行N层小波分解，以各层小波分解系数序列的绝对值之和为元素组成故障特征向量;
（2）BP网络结构参数[6]。根据电路故障特征向量维数和电路故障模式，确定BP网络的输入与输出层节点数目。假设对采样信号进行N层小波分解，获得N+1维的故障特征向量，即网络输入层节点数目为N+1;如果待测电路有M种故障模式，则输出层节点数目为M;隐层神经元数目[6]预选取为[N+M+a]（N和M分别为输入/输出层数目，a=1～10），若在网络训练过程中不能满足要求，则逐个增加（或减少）隐层神经元数目。经过比较，输入层和隐层的激励函数均采用tan?sigmoid函数，输出层的激励函数采用线性函数;
（3）训练BP网络。为了让BP网络能够识别电路的故障模式，首先必须对网络进行训练。以故障特征向量为训练样本输入向量，训练样本输出向量确定方法为：设电路有M种故障模式，网络输出{y1，y2，…，yj，…，yk，…，yM}，若电路状态处于模式j，则令yj=1，其余为0，网络输出向量为（0，0，…，1，…，0，…，0），若电路状态同时处于模式j和模式k，则网络输出向量为（0，0，…，1，…，1，…，0）。因此BP网络可实现模拟电路的单、多故障诊断;
（4）诊断结果输出。把待测电路的故障特征向量输入经过训练的BP网络，得到输出结果，即可判断电路故障模式。
2诊断实例
2.1诊断电路
本文选择25kHz带通滤波器做为研究对象，使用OrCAD/PSpice10.5软件进行建模及仿真。如图1所示。在电路各个故障模式下（包含正常情况）进行50次Monte?Carfo分析，如图2所示。
<E：＼王芳＼现代电子技术201506＼现代电子技术15年38卷第6期＼Image＼19T1.tif>
图125kHz带通滤波器
<E：＼王芳＼现代电子技术201506＼现代电子技术15年38卷第6期＼Image＼19T2.tif>
图2电路幅频响应的50次蒙特卡罗分析
2.2用小波神经网络方法进行故障诊断
2.2.1故障特征提取
设电阻与电容的容差允许范围分别为5%和10%。当电路元件都在其容差范围内取值时，电路处于无故障状态（即NF）。对图1电路进行灵敏度分析可知，元件R3，C2，R2，C1的参数变化对电路中心频率有较大的影响。考虑故障类型为：R3，C2，R2，C1分别偏离标称值的50%，其他元件在其容差范围内取值时获得的9种故障类型（包括无故障类型NF）分别为：NF，R3，R3，C2，C2，R2，R2，C1，C1，其中，与分别表示高于和低于元件标称值的50%。
对图1电路加激励后，提取其输出节点Out的幅频响应进行小波消噪与分解，然后提取小波系数各分量绝对值的最大值作为故障的特征。
上述故障特征主要由两部分组成：
（1）考虑元件无容差情况下的电路，对电路在各种故障状态下进行交流分析以提取电路的响应信号进行小波消噪与分解，再求取小波系数各分量绝对值的最大值，组成无容差候选样本;
（2）考虑元件有容差情况下的电路，对该电路在各种故障状态下进行Monte?Carfo分析与瞬态分析相结合，同样地，提取电路的响应信号进行小波消噪与分解，再求取小波系数各分量绝对值的最大值，组成容差电路候选样本。
将（1）和（2）所获得的候选样本采用主元分析与归一化处理后，组成神经网络样本，一部分作为训练样本用来训练神经网络，另一部分作为检验样本，用来检验已训练好的神经网络的分类性能。
2.2.2构造BP神经网络及诊断
针对文中诊断电路，BP网络结构参数如下：
（1）输入层。神经元数目6个，即小波变换获得的故障特征向量。
（2）输出层。神经元数目9个，即电路的故障模式。
（3）隐层。神经元数目预选取13个。BP神经网络结构为6?13?9，输入层和隐含层传递函数为logsig函数，隐层和输出层传递函数为purelin函数，最小均方误差1e-8，经过4398次训练调整后，均方误差达到0.0342，如图3所示。
<E：＼王芳＼现代电子技术201506＼现代电子技术15年38卷第6期＼Image＼19T3.tif>
图3均方误差与训练次数关系
为检验经过训练的网络的故障诊断效果，用测试样本对网络进行测试，如表1所示。
3结语
本文采用小波神经网络的模拟电路故障诊断方法，对25kHz带通滤波器电路故障进行诊断，先通过小波分解的方法进行故障特征的提取，再用BP神经网络进行故障分类。通过测试样本对经过训练的BP神经网络进行检验，取得了较好的准确率。在下一步的研究中将利用小波变换从电源电流提取故障特征，融合[7]提取的电压故障特征向量开展模拟电路故障诊断的研究。
表1训练和测试结果数据表
参考文献
[1]尹玉波.小波神经网络在电子设备故障诊断中的应用[D].沈阳：东北大学，2008.
[2]杨士元.模拟系统的故障诊断与可靠性设计[M].北京：清华大学出版社，1993.
[3]祝文姬.模拟电路故障诊断的神经网络方法及其应用[D].长沙：湖南大学，2011.
[4]宋小安.模拟电路故障诊断的专家系统法与BP神经网络法研究[D].南京：河海大学，2005.
[5]谢宏，何怡刚，吴杰.基于小波?神经网络模拟电路故障诊断方法的研究[J].仪器仪表学报，2004，25（5）：672?675.
[6]王鹏宇，黄智刚.模糊理论与神经网络结合对模拟电路进行分层故障诊断[J].电子测量技术，2002（1）：7?9.
网络时代的特征范文篇4
关键词：网络语言生活态度文化
世界的被了解和被参与都需要语言来传递。于是语言成为维系人与人、人与世界各种关系的基本纽带，成为表达人的思想、感情、意志的主要手段，成为文化和习俗发展的主要媒介。因此，语言构成了人类最重要的文化环境,只有通过语言才能了解和接受文化。本文试图通过对网络语言的表现分析，以期了解网络文化的特征，从而透视
和洞察现代人的心理特征以及现代社会的文化内涵。
一、引领速食与时尚的独特性文化
在网络上信息，如果想吸引尽可能多的用户，所采用的必须是简单明了、一目了然的语言表达方式。网络语言的使用者是一个特殊的文化群体，他们常常花很长时间逗留在网络上借助电脑与别人交流，自称为“网虫”或“网民”。为了提高文字输入速度，节约上网时间，网民群落依托电脑键盘所提供的数字符号、系统工具，对一部分汉语和英语词汇或句子进行改造而广泛创造了独特的网络语言。下面以几种缩略语为例展开分析。
1.英文极简缩略语。如：BF=boyfriend（男朋友），GF=grilfriend（女朋友），FT=faint（晕倒），CU=seeyou（再见），PM=pardonme（原谅我），BTW=bytheway（顺便说）。
2.拼音极简缩略语。如：TMD（他妈的，标准国骂），SBY（傻x，淫骂），MM（美眉，美女称呼）。
3.符号极简缩略语。如：：―D（非常高兴地张着嘴大笑），：―〉（嘿……嘿……，这是张戏噱的嘴脸），：8―）（这是眼镜族专用的笑脸），：―S（表示语无伦次）。
4.数字代码缩略语。如：56=无聊，1314=一生一世，1573=一往情深，8147=不要生气。
在网络上，你若读不懂这些语言，那便是“菜鸟”（网络新手）。据网络调查统计，我国86%的网民具有大专以上文化程度，59%具有大学以上学历，大学生基础网民掌握日常的英语交流是必然的，但出现在网络上的这些不成任何语法规则的英语仅是代表时尚，仅能表明网络人为追求速度而对语言所作的一种处理。
这种独特的网络语言展示了一种生活态度，表达了网民对客观世界的认知和评价。这些缩略语表明在信息时代，一切东西都在信息的意义上速食化了，迅速吞咽，迅速消费，几乎成为人们的宿命。这种单向的、形象的、幽默的语言确实是现代网络人的丰富想象和大胆的创造力的体现，更是时代快餐社会的特殊写照。
二、崇尚无我和无序的虚拟文化
网络是一个虚拟世界，个体一方面期望撩开帷幕的一角，实现与对方的全面交流；另一方面又要利用网络遮掩现实自我，释放原始本我，以保持特定空间下的特定交流。网络们畅游在虚拟天地里，随意“播种”，随意“丰收”，无须承担任何言语或社会责任。比尔・盖茨关于网络的名言是：在网上没有人知道你是一条狗。其实还可对上一句：在网上没有人关心你是否是一条狗。
正是由于人们看到的网络语言只是符号，看不到这种语言背后的主体特征，也看不到信息的发源地，所以符号的拼贴、挪用、混用在网络传播中大行其道，体现了其无序化的特点。如：“见到U(you)真高兴”,“妈妈,偶(我)8(不)素(是)米(美)女”,“我的GG(哥哥)带着他的‘恐龙’GF(女朋友)也在玩zoo(公园)”。
无我的虚拟网络空间就像在假面舞会戴上面具，人与人之间的距离感、陌生感消失。语言的交流因隐去人的真实姓名而令交流自由自在。在日常接触中不敢、不便，也没想到要说的，顿时真实地浮现在电脑屏幕前。在现实生活中形形的个体被那个正规的“我”全部或部分压迫着，他所想要表现的真实自己在不同程度上受到了现实环境的限制，而在网络中则可以匿名登陆，真实表现。
三、表现狂欢与边缘的前卫性文化
在虚拟的网络空间里，人的语言方式也注定会发生“狂欢”。它摆脱了一切等级、权威、约束，表现出一种疯狂的生活，仿佛进入了一个与现实制度相隔离的第二世界。狂欢的本质是它对规范着日常生活规则的逆转，狂欢的必要性源自被压制者最终对屈服于社会规范的拒绝。网络语言在边缘化中，通过对主流文化的征用和消解，以前卫的姿态在网络空间里狂欢，给网络生存孤独的生活注入兴奋剂。如：可爱=可怜没人爱；偶像=呕吐的对象；天使=天上掉下来的一坨屎；恐龙=丑女；青蛙=丑男；蛋白质=笨蛋++神经质；白骨精=白领=骨干=精英。
网络语言正是在这个价值层面的狂欢上显现出其独特的文化光彩。当今社会，有很多人信奉这样的人生哲学:生活，是为了开心，而不是为了承担责任，更不是为了痛苦。与网络语言的放浪相平行对称的，诸如高消费的行为模式、享乐主义的人生哲学、丁克家庭的生活模式等等，都是这种价值观念在现代社会中的现实表现。
三、张扬叛逆与自由的游戏文化
弗洛伊德认为，人的意识结构可以大致分为意识、潜意识和无意识三层结构。相应的，人格也大致可以分为超我、自我和本我三重性。本我是最原始、与生俱来的人格部分，它总是按照快乐原则行事，是最基础，也是最“真实”的人格，只是在人类文明发展中，它的许多欲望和要求被视为不道德，受到了压抑，只要有机会，它就会通过各种方式表露出来。而现实生存却在不同程度上压抑着个体的自由本性。网络语言则成为表达自我叛逆性、向传统进行挑战的媒介。语言的游戏精神和叛逆精神已经成为网络交流的理想。虚拟所打破的是束缚身心自由的坚冰，为现代人实现心灵自由插上了科技翅膀。然当人一旦得到自由，他便敢冒天下之大不韪，由此所体现的叛逆性往往也是最深刻的。
四、追求模仿和自嘲的戏谑文化
网络时代的特征范文篇5
关键词：列车车号；车号识别；卷积神经网络；LeNet?5
中图分类号：TN911.73?34；TP391文献标识码：A文章编号：1004?373X（2016）13?0063?04
Abstract：Forthecharacterrecognitionoffreighttrainlicense，theimprovedrecognitionmethodbasedonconvolutionalneuralnetworkLeNet?5isproposed.Consideringthestructuralfeaturesofthehierarchicalconvolutionalneuralnetworkandlocalfield，theparametersofquantityandsizeofeachlayerfeaturepatterninthenetworkwereimprovedcorrespondinglytoformthenewnetworkmodelsuitableforthefreighttrainlicenserecognition.Theexperimentalresultsshowthattheproposedmethodhasstrongrobustnesstosolvethelicensebreakageandstain，andhighrecognitionrate，whichprovidesaguaranteefortheaccuracyoftheentirelicenserecognitionsystem.
Keywords：trainlicense；licenserecognition；convolutionalneuralnetwork；LeNet?5
0引言
目前货运列车车号识别系统[1?2]主要是基于RFID技术实现的，但是，由于该系统的准确性依赖于列车底部安装的RFID标签，而RFID标签容易损坏、丢失，因此，此类系统无法保证车号识别的准确性。为此，研究者开发了基于图像的货运列车车号识别系统，系统根据视频采集到的图像，利用模糊集合论[1?2]、人工神经网络[3]、支持向量机[4]以及隐马尔可夫模型[4]等技术进行车号字符的识别。但是，由于货运列车车号存在因喷涂方式而导致的单个字符断裂，或者列车长期的野外运行导致的车厢污损，车号字符的残缺等现象，这使得目前的基于图像的货运列车车号识别系统的鲁棒性与识别率还有待进一步提高。
LeNet?5[5?7]是由YannLecun等人提出的一种专门用于二维图像识别的卷积神经网络，该网络避免了人工提取特征依赖于主观意识的缺点，只需要将归一化大小的原始图像输入网络，该网络就可以直接从图像中识别视觉模式。LeNet?5把特征提取和识别结合起来，通过综合评价和学习，并在不断的反向传播过程中选择和优化这些特征，将特征提取变为一个自学习的过程，通过这种方法找到分类性能最优的特征。LeNet?5已经成功应用于银行对支票手写数字的识别中。
为此，本文将卷积神经网络LeNet?5应用于列车车号字符的识别中，为了使之适用于列车车号字符的识别需求，去除掉了LeNet?5中的一些针对手写字符识别而特别设计的连接方式及参数，并在此基础上，改变网络中各层特征图的数量以形成新的网络模型。
1LeNet?5的改进
卷积神经网络可以从很多方面着手改进。诸如多层前馈网络，可以考虑在误差函数中增加惩罚项使得训练后得到趋向于稀疏化的权值，或者增加一些竞争机制使得在某个特定时刻网络中只有部分节点处在激活状态等。本文主要从卷积神经网络的层次化以及局部邻域等结构上的特点入手，考虑卷积神经网络中各层特征图数量及大小对网络训练过程及识别结果的影响。
以LeNet?5结构为基础，去除掉LeNet?5中的一些针对手写字符识别而特别设计的连接方式及参数，得到改进后的神经网络。在此基础上，改变网络中各层特征图的数量以形成新的网络模型。定义一种新的网络模型，将其命名为LeNet?5.1，该网络结构与LeNet?5基本相同，主要做出以下改变：
（1）将原先LeNet?5所采用的激活函数由双曲正切函数修改为Sigmoid函数，此时，网络中所有层的输出值均在[0，1]区间内，输出层的最终结果也将保持在[0，1]区间内。
（2）省略掉F6层，将输出层与C5层直接相连，连接方式为全连接，而不是原LeNet?5中所采用的径向基函数（RBF）网络结构。
（3）简化原LeNet?5中的学习速率。原LeNet?5网络中采用的学习速率为一个特殊的序列，而在本网络中将学习速率固定为0.002。
（4）输入数据原始尺寸为28×28，采取边框扩充背景像素的方法将图像扩充至32×32。
之所以做以上相关改动，是因为原始的LeNet?5就是专门为手写字符识别任务而特殊设计的，这就造成了LeNet?5网络中相关的预处理及参数的选择过程或多或少均带有一些针对特定问题的先验知识。例如激活函数中参数的选择，学习速率定的速率序列以及数据预处理殊的填充方式等，这些特定的设计使得LeNet?5在其他任务的识别过程中并不一定适用，或者需要进行长期的观察实验以选得一组针对特定任务的较好的值，造成了LeNet?5不能快速的应用于除手写字符外其他的识别任务中。
2改进后的网络对列车车号字符的识别
车号经过分割之后为一个个的单字符图像，采用边框扩充背景像素的方法将其归一化为32×32，如图1所示。
由图1中可以看出，待识别的字符图像质量不高，有的数字字符出现残缺、断裂或者严重变形。这都给识别任务提出了一定的挑战。
本文采集到的车号图像来自于不同型号的货运列车。从中选取400幅图像作为训练集，另外选取400幅图像作为测试集。用上一节提出的LeNet?5.1网络进行训练，误分类率曲线如图2所示。可以看出，在LeNet?5.1训练过程中，训练MCR（MisclassificationRate）和测试MCR的变化过程相对稳定，验证了改进后网络结构的合理性。在经过16次的迭代之后，测试MCR降至最低（5.75%），之后基本保持稳定，即16次迭代之后，网络达到了当前的最佳训练效果，达到了收敛状态。这时，训练MCR为0.5%，测试MCR是5.75%。
训练过程中的误分类率曲线
而针对相同的数据，采用原始的LeNet?5进行训练和测试后，误分类率如图3所示。从图3中可以看出，LeNet?5经过了18次的迭代后，测试MCR才达到相对稳定的状态，降至6%，最终的训练MCR为1%。相比之下，经过简化和改进的LeNet?5.1，由于改进了原始的LeNet?5中专门为手写字符识别任务而特殊设计的一些预处理及函数选择等固定模式，并且精简了网络结构，使得LeNet?5.1在列车车号的识别方面具有了更快的训练速度和收敛速度，另外，最终达到的准确度也有所提升。
在证明了改进后的LeNet?5.1网络的合理性之后，增加训练图像的规模，采用10000幅车号数字字符图像用来训练，5000幅用来测试。为了与其他方法进行比较，采用相同的训练数据对车号识别中常用的三层BP网络进行训练和测试，这里采用的BP网络隐含层节点数量为450，学习速率采用0.01。实验结果比较如表1所示。从表1可以看出，改进后的LeNet?5.1网络的识别率比BP网络的识别率高出4.62个百分点，在识别速度方面，LeNet?5.1也明显优于传统的BP神经网络。
3针对车型号字母识别而改进的神经网络及其结果
货运列车车号的组成是由车型号与车号共同组成的，因此还需要对车型号进行识别，车型号中除了有阿拉伯数字字符之外，还有很多表示车种及车厢材质等属性的英文字母，这些英文字母同样采用卷积神经网络来识别。由于车型号很多，初期针对若干常用型号的列车进行识别，以测试网络的性能，后期对全车型进行识别。
3.1常用列车车型的识别
在试运行阶段主要识别的车型局限于7种主要的车型：C64K，C64H，C70A，C70E，C80，C62AK和C62BK。由于车种都为敞篷车（第一个大写字母C），主要对后面代表该车型载重量的两位数字以及最后代表车厢材质等属性的字母进行识别。考虑到车型号字符串的固定模式，如图4所示，可以分别建立两个不同的卷积神经网络分别用来识别数字和字母，由于之前已经解决了数字的识别问题，接下来主要进行字母的识别。要识别的代表车厢材质的字母共有6个：K，H，A，E，A和B，为了尽可能的避免因字母分割问题而导致的识别错误，把AK和BK分别作为一个整体来识别，那么需要识别的字符组合变为：K，H，A，E，AK和BK。由于识别种类的减少，可以对网络模型LeNet?5.1进行相应的简化，命名该模型为LeNet?5.2。
LeNet?5.2是在LeNet?5.1的基础上进行改动而得到的：
（1）卷积层C1的特征图由6个减少为4个，相应地，S2层的特征图也由6个减少为4个。
（2）卷积层C3的特征图由16个减少为11个，相应地，S4层的特征图也由16个减少为11个。
（3）卷积层C5的特征图个数由120个减少为80个。
（4）输出分类的数目由10个减少为6个。
另外，卷积层C3层与次抽样层S2层的连接情况如表2所示。
表2的连接方式采用与表1相同的思想，每一列都说明了C3层中的一个特征图是由S2中的那几个特征图结合而成。卷积层C3中第0个至第5个特征图分别与次抽样层S2中的两个特征图相连接，一共6种组合。C3中的这6个特征图负责抽取上一层中某两个特征图所潜在的特征。C3层中第6个至第9个特征图中每个特征图分别对应上一层中的3个特征图的组合，而C3层中最后一个特征图则与上一层中所有的特征图相连接。这样卷积层C3中的特征图就包含了次抽样层S2中多个特征图的所有组合，这样使得卷积层C3抽取到的特征比S2层更抽象、更高级，同时，相对于输入数据，C3层相比S2层具有更好的对位移、扭曲等特征的不变性。
相比LeNet?5.1，LeNet?5.2将网络层中的特征图数量做了相应的削减，减少了网络中可训练参数的数量。
实验数据来自以上提到的7类常用车型。经过前面过程的定位和分割之后，将分割之后代表车厢材质等属性的字母图像收集起来。本实验中，共收集到6种代表不同车厢材质属性的字母共800幅，其中400幅用作训练数据，另外400幅用作测试数据。
图5为LeNet?5.2使用以上数据训练过程中得到的MCR曲线图。由图5中可以看出，在经过13次迭代之后，测试MCR达到最低的3.25%，并且在随后的迭代过程中基本保持稳定，而对应的训练MCR为0.75%。
3.2全车型识别
经过对铁道行业标准《铁路货车车种车型车号编码》（TB2435?93）里面包含的所有车型号进行统计，除了10个阿拉伯数字外，包括了除O，R，V，Z四个字母外所有的大写英文字母，总共有32类字符。
训练过程中的误分类率曲线
针对车型号的识别需求，本文在LeNet?5.1的基础上提出了一种新的网络模型，称之为LeNet?5.3。与LeNet?5.2相反，LeNet?5.3是在LeNet?5.1的基础上对网络中各层的特征图数量进行扩充：
（1）卷积层C1的特征图由6个增加至8个，相应地，S2层的特征图也由6个增加至8个。
（2）卷积层C3的特征图由16个增加至24个，相应地，S4层的特征图也由16个增加至24个。
（3）卷积层C5的特征图个数由120个增加至240个。
（4）输出层神经元的个数由10个增加至32个。
其中卷积层C3层与次抽样层S2层的连接情况参考LeNet?5.2所采用的原则，使卷积层C3中的特征图包含次抽样层S2中多个特征图的主要组合。
与LeNet?5.1相比，LeNet?5.3需要有更多的输出类别，各层的特征图数量也做了相应的增加，以增加整个网络的识别性能。为了验证改进后的LeNet?5.3的性能，收集了大量真实列车车厢图片，经过车号定位和分割之后，将单个的数字字符或者大写字母字符图像尺寸依次归一化为32×32，分别建立训练图像库和测试图像库。
由于LeNet?5.1各层的特征图数量多，因此该网络涉及到的可训练参数也大大增加，这也意味着需要更多的数据样本用于网络训练。若训练集和测试集规模依然采用跟前面实验中一样的各400幅，训练过程中的误分类率曲线如图6所示，图6中的曲线变化非常不稳定，波动较大。测试MCR达到最低点后又突然升高，不能获得稳定的分类结果，训练过程无法收敛。
网络训练过程中无法收敛的主要原因在于相比网络中过多的需要训练确定的权值，数据集规模过小，已然不能满足学习的要求。从特征图角度来看，网络无法通过不充足的训练样本学习到稳定而有效的特征图组合，从而导致了网络不收敛。要解决这个问题需要加大测试样本的数量。
为了训练和测试LeNet?5.3，对数据集进行了扩充：训练图像库包含字符图像4000幅，测试图像库包含字符图像2000幅。训练过程中的误分类率曲线如图7所示。从图7中可以看出，经过32次迭代之后网络趋于收敛，并且达到了较好的识别率。
4结语
本文针对货运列车车号识别的难题，提出了基于卷积神经网络LeNet?5改进后的识别方法，主要对卷积神经网络中各层特征图数量及大小进行了改进。且与传统的BP网络进行了比较，从实验结果可以看出，改进后的卷积神经网络无论在鲁棒性还是识别率以及识别速度上都优于BP网络，可以很好地胜任列车车号识别任务。
参考文献
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网络时代的特征范文篇6
近几年来,网络游戏成为一个充满争议的热点话题,她一方面创造着几十亿元的年产值,另一方面又带来了诸如青少年沉迷网络游戏荒废学业等社会问题,并因而引起指责和批判。本文从中国网络游戏产业的经济特征入手,利用产业组织理论来分析网络产业的现状及存在的问题。在界定了网络游戏市场的基础上,分析了中国网络游戏产业的市场特征与厂商行为。通过剖析网络游戏市场,使更多的人了解该市场特征,并在政策制定上趋利避害,促进网络游戏产业的健康发展。
一、网络游戏市场的界定
1、电脑游戏:单机游戏与网络游戏。电脑游戏是指在计算机上运行的具有娱乐和互动性的电脑程序。在电脑游戏出现后的几十年时间里,电脑游戏主要是指单机版本的游戏程序,其特征是只能在一台电脑上运行,不具备联网互动功能。网络游戏是近五、六年兴起的,主要是指依托互联网络平台使不同玩家能够进行广泛的互动娱乐并依此特点进行收费的电脑游戏。单机游戏与在网络游戏在销售与赢利模式上存在很大差异。单机游戏,无论是否能够联网,都是以销售游戏软件的形式获利,其联网功能是独立于游戏剧情的,只是为玩家提供了多样化的娱乐形式。网络游戏则不同,联网功能是消费者进行游戏的必需条件。网络游戏软件一般较单机游戏便宜很多甚至免费提供,但网络游戏的消费者必须按其在线游戏的时间长短付费,即购买“点卡5”为网络游戏的账户充值。销售点卡和与电信企业进行分成获得收入构成了网络游戏的主要赢利模式。网络游戏以其联网功能为开发商、商及运营商提供收入,这是网络游戏与单机游戏的主要不同点。
2、网络游戏分类。目前,中国网络游戏主要分为“大型多人在线网络角色扮演(MMORPG)”类网络游戏和休闲类网络游戏。2004年中国大陆正式运营的网络游戏共有164款,其中MMORPG类有98款占总数的60%,休闲类有17款占14%。
“大型多人在线网络角色扮演”类网络游戏是每个消费者控制一个虚拟的人物,多人组队进行冒险,玩家在冒险过程中获得娱乐和与他人进行互动的机会。市场上大多数网络游戏都可归入这个类别,例如《传奇》、《奇迹》、《天堂2》等。这类网络游戏具有完整的剧情,大量大型的冒险地图,对消费者具有很大的吸引力,同时其开发难度大,研发和费用高,因此,销售的点卡价格也较高。部分青少年正是沉溺于此类网络游戏而荒废了学业。
休闲类网络游戏包括传统类游戏的网络版,如联众网络游戏、QQ游戏等;还包括专门开发的休闲类网络游戏,如《疯狂坦克》、《泡泡堂》、《冒险岛》等。这些游戏简单易学,每局游戏时间很短,十分适合消费者在工作间隙放松娱乐。休闲类网络游戏一般由实力较强的大型网络游戏公司或门户网站运营,有时作为主营产品线的补充或业务的扩展而推出,其收费较低,甚至采取游戏免费但对某些可选的特殊游戏道具收费的模式。
二、网络游戏市场的特征1、网络游戏的技术特征与供应链中的收益分配
(1)网络游戏的技术特征。网络游戏作为一种信息产品,其显着的技术特征是:产品的固定成本极高,边际成本较低,即生产(开发)第一份产品的成本非常高,而后复制此产品的成本则很低。具体而言,固定成本主要包括网络游戏成本与研发成本,而追加成本主要包括研发后期的运营成本等。
(2)网络游戏供应链中的利益分配:与研发成本。中国的网络游戏走了一条先外国网络游戏,后自主研发民族网络游戏的发展道路。引进的主要是韩国的网络游戏,这一方面是由于韩国政府在政策上支持游戏娱乐产业的发展,使得韩国开发的网络游戏数量众多、内容也与中国文化十分相似;另一方面,与欧美的网络游戏相比,韩国的网络游戏普遍简单易学,十分适合我国网络游戏消费者年龄层次偏低的国情。不过外国游戏必须向游戏开发商缴纳数额巨大的费用(即版权税)才能取得权,并需要在一定时间内向外国开发商支付利润分成。目前国内网络游戏市场份额最高的上海盛大网络公司在2001年韩国ACTOZ公司和WEMADE公司联合开发的网络游戏《传奇》时投入了大约400万人民币。随着中国网络游戏市场的发展,以及受到《传奇》取得的巨大成功的刺激,越来越多的企业开始涉足网络游戏领域,争相韩国网络游戏,导致了韩国网络游戏一度出现供不应求的局面,进而使韩方要求的费用也越来越高。自主研发方面,由于中国游戏开发人员相对匮乏,导致自主研发的网络游戏较少,正式开始商业运营的就更加寥寥无几。但随着网络游戏市场的快速发展,这种局面正不断得到改观。据上海申银万国证券研究所的网络游戏专家介绍,由网易自主开发的MMORPG类游戏《大话西游ONLINE》动用了80多名员工,历时2年的时间,耗资五六百万美元。目前这一游戏已投入商业运营,与国外游戏软件进行角逐。但总体看,由于研发人才的缺乏,自主研发的网络游戏不仅开发进度缓慢,品质难以保证,成本更是与外国游戏相差不远。
三、网络游戏市场的需求方特征
1、网络游戏需求的价格弹性呈现两种极端。网络游戏的最终需求者就是网络游戏的消费者,即网络游戏的玩家。网络游戏玩家同时呈现需求价格弹性极低和极高的特征。由于网络游戏一般采取先免费公开测试再收费运营的模式,因而网络游戏玩家分化出完全不同的两个群体。一个群体是对某一款网络游戏非常“忠诚”的玩家,他们一旦接触到某款自己喜欢的网络游戏就会沉溺其中,不惜花费重金和大量时间,其他的网络游戏,甚至相同类型的游戏都无法打动他们。游戏点卡价格变动对他们完全不会产生影响,因而这类消费者对网络游戏的需求价格弹性非常低,网络游戏具有了“上瘾品”特征。除了正常的游戏点卡支出外,这类玩家还经常以人民币购买网络游戏中的虚拟物品,如稀有的武器、盔甲等。当前,引起较多社会关注的上网成瘾的青少年主要就属于这类人群,一旦沉溺于网络之后便难以自拔。
另一类是需求价格弹性极高,接近于无穷大的玩家群体。这类人群主要包括大多数没有经济来源的大中专学生,纯粹为了娱乐休闲的上班族等。他们的特征是自控力较强,通常只去玩处于免费公开测试阶段的网络游戏,一旦游戏开始收费则立刻退出。目前中国每年有100多款网络游戏开始运营,其中的大多数都受到了这类玩家消费模式的影响,导致某些游戏一旦收费便一蹶不振。
2、网络游戏市场的需求锁定效应。此外,现存的各款网络游戏往往彼此不能兼容,产品兼容性差的特点提高了玩家的转换成本,促使这部分玩家不愿去尝试其他的网络游戏,而被牢牢的锁定于某种游戏中,体现出较强的“锁定效应”。
四、网络游戏市场的行为分析:从价格竞争走向服务竞争
网络游戏企业之间的价格竞争包括直接的与间接的价格竞争。《传奇》、《奇迹》的包月游戏卡价格稳定在45元左右,《大话西游》、《魔力宝贝》、《天堂2》等游戏点卡经过折算后价格也极为接近。从游戏产品本身的设计来看,自从《传奇》有了竞争者之后,盛大明显调高了稀有虚拟物品(游戏道具)出现的概率,相当于变相降低了游戏的价格,因为此时为了获得这些极有价值的道具,玩家不必像以前那样付出大量的金钱和精力。
网络时代的特征范文篇7
以上文章都结合卷积神经网络模型对交通标志分类做了大量的研究，避免了复杂的人工特征提取算法的设计，研究结果具有一定的参考性。在现有卷积神经网络模型的启发下，以上文章都采用分类器。而训练分类器需要大量样本，因而在小样本数据下，采用分类器容易造成过拟合，降低网络的泛化性。同时，由于SVM分类器在小样本数据集上具有出色分类性能，本文提出一种基于卷积神经网络和多类SVM分类器[[4]的交通标志识别模型。此模型利用卷积神经网络强大的特征提取和泛化能力，使得算法在复杂环境中依然具有可靠的识别结果。首先，本文通过迁移学习策略「51L61对AlexNet网络[7]特征提取部分进行微调，并将微调结果作为本文的特征提取器。然后将卷积神经网络提取的特征作为多类SVM分类器的输入。同时为了进一步防止过拟合现象的发生，本文在SVM分类器中加入dropout层，利用随机置零策略进行参数选择。最后，文章通过实验结果证实本文提出的分类模型相比于采用softmax分类器有更好的准确率、在复杂背景中具有较高的识别率和较强的鲁棒性棒。1卷积神经网络和SVM
1.1AlexNet网络
AlexNet网络是著名的卷积分类网络，可成功实现对1000类别物体的分类。其结构可以分为特征提取器和分类器两部分。
特征提取器主要由卷积层、池化层、激活函数组成。卷积层由大小不同的卷积核组成，卷积核类似于传统视觉中的特征提取算子。但区别于传统视觉算子，卷积核参数由网络自己学习得到，可以提取图像从底层到高层的不同特征信息。池化层常连接在卷积层之后，一般常用最大池化操作。池化层可以加强网络对平移变化的鲁棒性。激活函数为网络引入非线性因素，使得网络可以逼近任意函数形式。
分类层主要由全连接层和多类逻辑回归函数组成。全连接层学习用合理的方式组合特征，可以看为函数映射。逻辑回归函数进行类别概率判别，逻辑回归判别见公式。同时，为了防止全连接层过拟合，AlexNet网络引入dropout层，dropout[9]采用随机置零的方式，防止神经元以特定的方式组合工作，从而防止深度网络的过拟合。p}Y}}}=j1二(‘);B)=艺e醉x})丫‘eBTx}'}e'j代表类别，二(i)为输入，k代表类别总数，8，表示将样本x}')映射到j类的参数，B代表er,r=i,z,~…,，组成的矩阵，p(少‘)=j}x(仍表示x}'}属于j类的概率。1.2标准SVMSVM是基于结构风险最小化理论的有监督学习算法，通过寻找最优分割超平面来实现分类[}10}。相比于神经网络，SVM在小样本数据集上也能表现出良好的分类效果，因而得到广泛使用。标准的SVM通过寻求公式(2)的最优解来找到最优超分割平面。minw,b含，，w，，(2)yc>(w·二(‘)+b)>_1，i=1,2,……，m尹)代表第i个样本标签，x}'}代表第i个样本特，m为训练集大小。分类模型设计
本文提出的分类模型主要分为两部分，特征提取部分和多类SVM分类器。整体结构如图1所示。
图1中，特征提取器主要对输入图片进行特征提取和融合，最终得到图像的高阶特征并将提取到的信息特征送入多类SVM分类器。dropout层进行参数随机丢失步骤，此步骤通过随机失活神经元可有效防止过拟合的发生;然后结合不加正则化项的SVM算法进行分类，得到最终输出结果。
2.1特征提取器
网络时代的特征范文篇8
关键词：网络语言特征，语境，社会因素
1.引言
随着互联网络在中国的飞速发展和日益普及，网络交际这种全新的高科技交际模式已被越来越多的人所接受，并正因其独特的魅力而风靡全球。以BBS、网上论坛、虚拟社区、聊天室、ICQ、网络游戏为主要载体，网络交流已经逐渐成为现代人生活的一部分，网络语言也在极大地影响着21世纪信息社会中人们的生活网民为了高输入速度，对一些汉语和英语词汇进行改造，对文字、图片、符号等随意链接和镶嵌，创造出大量的汉字、数字、英文字母混杂组合的新词汇，出现了一些完全不符合汉语的规范表达方式的网络语言。网络交际以互联网为交际媒体，这就决定了网络交际语言的独特语言方式和文体特征。这种富有时代特征的新语言现象的背后实际上是社会发展对语言所产生的极大影响和推动所造成的。本文拟从社会语言学的角度，分析网络语言交际的特征，对网络语言现象的产生和发展进行探讨。
2.网络语言交际的特征
语言是用来交际用的，网络语言就是使用因特网技术发展下人际交流的产物，是规范语言的变体。网络交际，是指通过网上聊天、e-mail(电子邮件)、BBS(电子公告栏)、electronicforum(电子论坛)和E-message(短消息)等崭新的交际手段，在虚拟的网络空间进行人际交流和沟通。网络语言受其交际媒体(互联网)的制约而兼有广告英语、新闻英语、电传英语和传真英语的部分特征;网上聊天这种书面对话形式又决定了其具有书面英语和口头英语的双重性质。
2．1词汇特征
作为非正式文体，网络语言偏爱使用缩写词、俚语等非正式词汇，甚至还随机杜撰某些词语，因此具有明显的随意性特征。网络的使用是以时间为收费基准的，这就要求网络交际必须快捷高效。在此语境下，英汉两种语言兼收并用，大量使用简写词和各种缩略词就成为网络语言最重要的特征。其词汇特征主要体现在以下几个方面：
1．出现大量的谐音词：网络语言中的一个重要特点是数字发挥着重要的作用。由于易于输入和谐音的关系，一些数字的组合被赋予了特殊的意义。另一方面，网络交际过程中为了加快交流的速度，在用汉语拼音输入法进行汉字输入时，一般不进行选择，而是在当前输入法默认的情况下就按了回车键，于是导致了一些有趣的谐音怪词的诞生，在网络这个特定的环境中被赋予了新的生命力而广泛流传开来。
1）英语谐音：用同音字母代表一个单词或字母组合乃至句子。如:【r】=are，【b】=be/bee，【c】=see，【o】=oh，【oic】=(ooh，ISee)，【icq】=（Iseekyou），等等。
2）汉语谐音：【酱紫】这样子，【菌男】：即是俊男，【霉女】美女，班主/斑竹/版猪/版竹】：版主，即聊天站，网页或论坛的管理人员。【大虾】，大侠的戏称，指网络高手。
3）数字谐音:，【7456】在网络语言中的意思是气死我了；【1573】一往情深，【360】想念你，【886】拜拜了；【3166】是“撒优那拉”(日本语)，再见的意思，【775】亲亲我，【55555～】呜呜（他在哭），【8147】不要生气，【520】我爱你，【987】对不起，【9494】就是就是，等等。
2．“网虫”们随机使用的但已被圈内公认的各种缩略词。
这些缩略语的来源主要是公认的缩写词汇，电传、传真英语的缩略符号或用数字代替字母缩合词。如:USA，HK(Hongkong)，bf(boyfrtiend);gf(girlfriend);pls(please)，Xmas(Christmas)，F.O.C.(freeofcharge)，stu(student)?L8R(later);b4(before)，cu2(Seeyou，too);IMO（inmyopinion）以我愚见；ROTFL（rollingonthefloorlaughing）笑得直不起腰来，一般用作旁注；PMFJI（pardonmeforjumpingin）请原谅我冒昧插入；TIA（thanksinadvance）预先致谢。诸如此类，不胜枚举。
3．大量运用表情符号（emoticon）。由于网络是一个虚拟的空间，人与人之间还不能够实现面对面的交谈，所以一些字母、数字和特殊符号的组合就被用来表达喜怒哀乐等等情感。由于这些符号的组合形象生动，被大多数人所接受，所以在约定俗成以后，发展成为了网络语言中一个重要的补充体系。
例如：表示肢体语言的符号，例如【T-T】代表流泪，【∧＿∧】/代表欢呼，【:】】表示高兴，嘴巴向上翘着笑；【:()不开心，嘴巴向下弯着；等等。网络上还有表示言语行为的符号，如:【//sigh】(叹气的动作)、【//admire】(羡慕的表情)、【//grin】(咧嘴笑)、【//comfort】(安慰)。在一个词前面加上“//”，就把该词变成了一种言语行为。
2．2语法特征
从语法角度分析，网络英语的非正式特征主要体现在以下方面：
1．大量使用省略句式，具有很明显的口语化特色。尤其是充当主语的第二人称单数更是经常“缺席”。这从下面常用的问句中就可窥见一斑。1.offline?2.busy?3.receivedmye-mail?4.leaving?值得注意的是，有些省略句式只有在特定的语境中才具有交际价值。
2．句首字母常小写。如:1.hi，friend.2.uc?3.urname?
3．频繁使用问号、感叹号、省略号等标点符号。如:在催促对方回答问题时，“网虫”们大多喜欢连用几个甚至一大串问号。同样，在表示赞同或欣赏对方的观点时也常连用几个感叹号。尤其值得研究的是，为了制造“此处无声胜有声”的美妙意境，有些高手常创造性地使用省略号。如女士在回答doumissme?时，常巧妙地打出这样的字幕:I…
4．网络高手经常运用双关、拟人、比喻、夸长、提喻等修辞格。如:
—canIinviteu2dance?—withpleasure.
—canIholdunow?—OK.这里hold就是双关，因为它既有“牵手”之意，也有“拥抱”之意。
5．从句型选择上看，网络英语多用简单句、并列句、祈使句，少用被动句和主从复合句。当然，句型的使用也并非一成不变。网络大侠在进行解释、说明或议论、说理时也常用复杂句。如:“IMO，urnotright，‘cozeeveryswordhas2blades”.(Inmyopinion，youarenotright，becauseeveryswordhastwoblades.)
从以上的分析我们可以看到，在飞速发展的高科技信息时代，网络语言已经不知不觉地形成了一种新的社会语言变体，并由于其强大的影响力和繁殖能力而成为不可忽视的现代社会语言变化的主导力量。
3．网络语言现象的语境分析
语境（context）是社会语言学提出的一个概念。简单地说，语境指的是使用语言的情景场合，语言往往由于使用环境的不同而产生不同的语境意义。许多语言学家都对语境（context）做过分析和研究，但他们的侧重点并不相同，如英国语言学家马林诺夫斯基(Mallinoski，1923)把语境归为文化语境和情景语境。海姆斯（Hymes1974）将其精辟地概括为SPEAKING一词：S代表Settingandscene（背景和场景），P代表participants，（会话参与者），E代表ends(会话目的及结果)，A代表actsequence（信息的形式与内容），K代表key，(传递信息的方式)，I代表instrumentalities(使用什么语言)，N代表normsofinterationandinterpretation(在不同情况下应遵守的规则)，G代表genres(体裁)。而以韩礼德(Halliday，1973)为代表的系统功能语法理论则把语境因素归纳为三个组成部分:话语范围（field）、话语基调（tenor）和话语方式(mode)。根据众多语言学家的研究和网络语言的实际情况，本文将主要从情景语境来分析网络语言在特定的网上虚拟空间是如何进行交际的。
情景语境指与交际有关的人物，场合，时间，社会、文化和政治背景，以及在交际推理过程中产生的认识。因为“语境是心理产物，是听话者对世界的一系列假定中的一组。正是这些假定，而非实际的客观世界，制约着对话语的理解。”(Sperber&Wilson，1986:107—108)这句话用来描述网络这个特定的场合中的交际行为至为贴切，因为网上交际可以发生在任何时间任何人身上，多数时候是完全陌生的人在进行对话，而网上唯一可以了解对方的途径是查询个人资料，但几乎所有的资料都可能是虚构的。因而交际者的社会、文化或政治背景等个人因素在网络交际中几乎没有任何实质的影响。网络交际的主要场合是在以OICQ，ICQ，BBS和E-message等形式存在的网上虚拟空间。在网络交谈中，话语范围可以是任何话题，天南地北，海阔天空，无所不谈。网上的虚拟空间里有着各式各样的聊天室，你可以不停地从这个聊天室窜到另一个去。在聊天室中，可以是一对一交谈，一对二或多人互相交谈，也可以自言自语或者作为旁观者。可以说，在网络交际中，话语基调（tenor）是多样化的而且可以选择，只要不影响维持交际的目的。网络交谈的话语方式（mode）以非正式的口语为主，然而却用文字和符号的输入形式来叙述，也就是说，网络交谈的实质是口语的交谈，然而却是以一种书面的文字方式来呈现，而这种书面方式又是由各种文字代码（如中英文）和数字符号混合组成的。这是网络语言交际不同于其他话语方式的一大特征。
在日常交往的人际交谈中，情景语境还包括身体语言（bodylanguage），手势(gesture)和面部表情（facialexpressions）等非口头语言（non-verballanguage），作为语言的一种补充，发挥着重要的作用。而网络语言巧妙地将这些交际中不可缺少的成分转化成用各种数字和符号组成的表情符号，使看似冷冰冰没有直接的感情交流的键盘交际变得充满人情味和生动有趣。
4．网络语言现象：社会因素与语言的“边缘化”
语言是一种社会现象，正如社会语言学家陈原（2000：18）在其论著中所提出的：“语言不是社会意识形态，语言不属于社会结构的上层建筑，语言是——而且只能是——一种社会现象。”网络语言在很大程度上由于自身的鲜明特点已经成为一种新的社会方言。当然社会方言的首要条件是有一个稳定的言语社团。而在中国，网络语言的言语社团是随着计算机网络的飞速发展、上网用户的日益增加而逐渐形成的。一些大学的学生已经达到了90%的上网率，大学里的bbs(电子布告栏)一天有上千人次访问，人们除了搜寻信息外，大部分时间都在互相聊天。那么，从社会语言学的角度，我们必然会问：网络语言现象为什么会发生？它是由哪些社会因素所决定的？这些语言的变化是如何传播的？新的语言变体对原有的语言结构和系统会带来什么样的冲击和变化？这些都是社会语言学研究面临的崭新课题和挑战。
笔者认为，网络语言作为一种新的社会方言变体，是信息社会必然导致的产物，并随着电脑在中国的日渐普及和网络的迅速发展而横空出世。五花八门、标新立异的网络词汇正是中国进入信息时代后社会生活方式和人们心态的一种反射。网上交流通常是在陌生人之间进行的，他们的文化背景可能相差甚远，对语言的感觉可能也很离谱。中英混合，数字和符号并用的网上新词汇的出现似乎在预告一个数码化时代将带来的语言变革。当“Internet”以不可动摇的主导地位打破了国界的同时，也正在使英语成为一种垄断性的“中心语言”。据有关调查，到2050年，全世界将有一半以上的人能够熟练地使用英语。网络对英语普及的推动力超过了大英帝国的任何行动，每个新的上网者都必须学习某种版本的英语，如果他不想困在语言的"网络隔离区"内。在这个必须被格式化的以英语为中心的网络世界里，所有其他的语言和文字都在经历着自己的边缘化，都正在变成一种“方言”。以高科技和高信息所建立的网络帝国，在创造了空前效率的同时，也在所谓最“平等”的网络平面上，以难以想像的光速，用英语扫荡着所有的语言异类。
5．结语
网络时代的特征范文篇9
关键词：个性品牌个性品牌个性特征网络营销网络营销特点
品牌个性是当今企业品牌竞争的核心。只有让产品成为品牌，并成为有个性的品牌，即品牌个性化，才能使企业的产品脱颖而出，独树一帜。而网络营销正有着在时空、速度、服务上的个性化，这与品牌的个性化不谋而合，成为这个时代里能更好满足消费者个性化需求的载体。因此，本文从网络营销的个性与品牌个性着眼论证这一问题。
品牌个性的诠释
个性。人类的个性主要由他们所持有的价值观、信仰及日常养成的个性特征所决定。个性，本是一个表述人的性格特征的概念，在心理学中，个性又称人格，它包含三层意义：第一，是指个体之间差异的那些独特的特征，又称个性特征；第二，是指一个人的稳定的个性特征，而不是那些一时的、情绪性的、偶然的表现；第三，个性表现在个体对环境的行动与反应方式上，如遇到危险，不同个性特征的人有不同的表现，有的人勇往直前，有的人懦弱退缩。
个性具有许多特征，如气质特征、性格特征、情绪特征等，气质特征一般被描述为：冒险型、暴躁型、柔顺型或执拗型。情绪型特征一般被描述为：平静或激动、沉着或慌张。
个性的概念运用到品牌上，就产生了品牌个性，美国营销大师奥格威在品牌形象论中，就明确地指出，“最终决定品牌的市场地位的是品牌本身的性格，而不是产品间微不足道的差异。”
品牌个性。品牌个性是品牌的人格化表现，是品牌人格化后所显示出的独特性，一个品牌如果没有人格化的含义和象征，那么这个品牌就失去了其个性。品牌个性使一种没有生命的物体或服务人格化了。
品牌个性本质上是品牌人格化。品牌人格化，即如果这个品牌是一个人，它应该是什么样的……并以独具一格、令人心动、历久不衰作为策略的评价标准，所以品牌个性即是人的个性。我们与人交往，能够记起的只是一些特别的人，记起他与众不同的特征。
品牌个性吸引与之个性相符的消费者。品牌有了个性，就有了自己成熟的表现，同时也会吸引那些喜欢此品牌的消费者，形成认同感，形成消费群体，并逐步形成忠诚度；品牌有了个性，就代表它已经个性化，具有了人格化的特征，有它自己稳定的内在特征，有了他自己的理念和价值观，他们决定着品牌做什么和不做什么，并由这些外在的行为而达到与其他品牌相区别；品牌有了个性，就象一个人在展示他的喜欢，他的想法，他的与众不同之处。他拥有属于他认同自己的消费群体。许多著名品牌有自己鲜明的品牌个性，如：柯达的纯朴、顾家、诚恳；微软的积极、有进取心、自负；锐步的野性、户外、冒险、年轻、活力充沛。这些品牌个性与其消费者群体的个性相吻合，在人们购买之前，通过品牌个性就已经把那些潜在消费者征服了，品牌个性能够强化人们的购买决策，促使购买者与品牌之间的情感联系，从而吸引消费者。
品牌个性的特征
品牌的个性特征是由人的个性特征所决定的。首先个性指的是一个人的内在稳定特性；其次这些稳定特性是可以通过其外观行为进行观察；再次这些行为是前后一致的或者说是协调的，可以理解的；最后这些行为特征是与其他人在相同或相似情况下的展示的特性是明显不同。因此，简单的说，个性有内在的稳定性、外在的一致性和人际的差异性。
内在的稳定性
稳定的品牌个性是持久地占据顾客心理的关键，也是品牌形象与消费者经验融合的要求。品牌如果没有内在的稳定特性和行为特征，消费者无法认识和认定品牌的个性，自然也就无法与消费者自己的个性相吻合，消费者也不会选择这样的品牌，尽管品牌定位可能会有所发展，但一般来说，品牌的战略个性都需要保持一种稳定性，目的是向广大消费者展示一个始终如一的角色，这好比一个人的个性，一旦形成了，一般就不会改变。因为著名的品牌是在很长一段时期内塑造起来的，一直都会有诚实的传播方式介绍品牌个性。品牌个性需要有稳定性，失去稳定性，也就失去了品牌所具有的感染力。
另外，品牌个性一定不能太多太杂。虽然人的个性极其复杂、难以捉摸，但是如果让品牌个性达到复杂程度，那是徒劳。品牌的个性特点一般不超过七条或八条，一旦个性“泛滥”，公司就很难面面俱到地表达那么多的个性而把消费者搞糊涂。最好重点建立三到四项个性特点，并使之深入人心，而不要试图通过复杂的宣传活动来推广十条或更多的个性。
外在的一致性
品牌所体现的个性与目标消费群体的个性相一致。现代社会是一个张扬个性的时代，是一个价值观念多元化的社会，人们不再像六七十年代，穿同样的服装，梳同样的发型，背同样的包，崇拜同一个人。人们有多种多样的爱好、兴趣，他们按照自己的个性选择喜欢的品牌，这也是品牌个性化的必然。现在，越来越多的消费者被称为品牌消费者，品牌消费者最大的特征是认同品牌情况下的消费。这时，只有在品牌的个性与消费者自己的个性相一致的情况下,消费者才会选择购买。如汽车消费目前在中国市场的品牌个性与消费群体的个性就密不可分，大学教授一般不选择奔驰、商场精英一般不选择奥迪、政府官员一般不选择宝马，原因是这些品牌所彰显的个性与消费群体本身的个性不相符。品牌可以体现真正的自我，表达人们的追求，展示人们的风采。选择怎样的品牌，体现了人们的生活方式、希望、兴趣、爱好，并为每个人提供了展示其个性的机会，你穿的衣服、开的车、喝的饮料等，所有你购买的品牌购成一幅图画，描绘出你是怎样的人，你有怎样的生活。正是品牌个性的这种外在一致性，才使得消费群体在这个多元化的社会里，找到了自我的消费个性。
人际的差异性
品牌个性的特征帮助消费者认识品牌，区别品牌。因为品牌个性最能代表一个品牌与其他品牌的差异性，在产品目录中，许多品牌定位差异不大。只有品牌个性才给品牌脱颖而出的机会，并在消费者记忆里留下深刻的印象，并转化成购买动机，产生购买欲望，用后产生满意的感觉，并有机会表现自己与众不同的感觉，增强自信心。例如，有人可能会感到：穿上“范思哲”，成熟老练；穿上锐步跑鞋，很有运动感，在亚马逊网上书店购书，新潮时髦；戴劳力士手表，能体现成功气派。品牌在人们心目中所激发的这些感觉，使其得到自我实现，更加有自信。
网络营销的含义
网络营销，全称是网络直复营销，属直复营销的一种形式，是企业营销实践与现代通讯技术，计算机网络技术相结合的产物，是指企业以电子信息技术为基础，以计算机网络为媒介和手段而进行的各种营销活动（包括网络调研、网络新产品开发、网络促销、网络分销、网络服务）的总称。国际互联网正迅速渗透到社会政治、经济、文化的各个领域，进入人们的日常生活，并带来社会经济、人们生活方式的重大变革。目前，在美国有超过40%的企业在利用互联网开展营销业务；美国《财富》杂志统计的全球前500家公司几乎全都在网上开展营销业务。据美国国际电信联盟和国际数据公司统计，全球互联网上的交易额2000年突破2230亿美元，预计2010年网络贸易额占全球贸易总额的比重将达到42%。网络营销极具发展前景，必将成为21世纪企业营销的主流。同时，网络营销本身的特点为塑造品牌个性化创造了前所未有的机会，使得塑造品牌个性在方法上更方便、时间上更快捷，成为企业塑造品牌个性、传播品牌个性的重要平台。
网络营销个性化的特点
网络营销时空的个性化。互联网营销突破了传统营销在时间上和空间上的限制。在时间上，网络营销可以提供全天候的24小时服务，用户可以根据自己的时间安排接受服务。即使你深夜想到异地旅行，也可以立即用鼠标在网上查询订票。地点上则利用互联网技术实现远程服务和移动服务。
网络营销方式的个性化。企业可以通过互联网提供更具特色的服务。如你到Dell公司的网站购买PC机，你可以自己设计，然后由Dell公司根据你的要求迅速组装，改变了“企业提供什么，用户接受什么”的传统方式，变成了“用户需要什么，企业提供什么”的新方式。
网络营销服务内容的个性化。利用一些智能软件技术可以为用户提供专门服务，用户可以根据自己的需求，选择自己需要的服务，帮助企业实现与消费者一对一沟通，提供一对一的个性化服务。
网络营销中的品牌个性塑造
网络营销几乎使每个品牌都有机会直接为顾客服务，从而塑造自己产品的品牌个性。网络营销对品牌个性的塑造无论是积极的还是消极的，都会更强烈。学习的东西似乎更容易记忆，从而影响到消费者的行为，这种品牌个性的塑造与消费者参与更容易使品牌成为人们生活的一部分。由于消费者在最快的时间里参与了网络活动，他们的个性更容易产生与品牌个性的联想。
网络营销提供给消费者最新、最丰富的信息――特别是有关品牌个性的在其他地方找不到的信息。例如许多汽车制造公司在它的网站上细致地描述生产流程，每种车型的详细说明。塑造鲜明的品牌个性，从生活方式、价值取向等多角度组织材料，提供服务。在网上一个品牌可以通过提供有用、可看的信息参与到交易过程中，并直接影响到消费者的购买过程。更重要的是，减少了来自竞争者对消费影响的机会。在网上塑造品牌个性最新、最时尚的信息或横幅广告。会让人感到企业的活力和现代感。网站如果能吸引消费者再次访问，就会有助于建立品牌与消费者的联系。一个网站可以通过新的评论、卡通游戏最新的产品介绍等形形的内容，这促使人们把网站收入“书签夹”，定期进行访问。通过丰富、细致的品牌个性信息传播加深了品牌与消费者之间的关系。一个网站如果可以激励消费者真正了解一个品牌个性，一种更深刻的联系就会产生。
网络营销的个性化给予消费者个性选择的空间，更有利于传播品牌个性。一个访问网站的人，通常可以在菜单上选择他感兴趣的话题，避免接触与自己无关的内容。如麦当劳网站开始出版的内容是一个家庭走进一家餐厅，如果点击孩子的按扭，网站展示的内容就是适合小孩的。如果点击家长的按钮，网站内容就趋向成人化。产品的信息和功能性利益的展示都可以个人化，这就更有利于传播品牌个性。一些网站都通过人们在网上注册时提供的内容收集资料设计有针对性的品牌个性，使品牌联想更明确，从而更有力的建立起顾客与品牌的联系。
总之，网络营销的特点为品牌个性化的塑造创造了极佳的机会，这种个性与个性的互动，使得品牌个性的传播、塑造更为快捷，使得品牌个性与消费者个性的融合在时间、空间、服务上更一致。所以，充分利用网络营销彰显品牌个性对企业来讲是极好的选择。
参考文献：
1.[美]赛奇著，石晓军译.网络时代的品牌.企业管理出版社，2002
2.[英]莱斯利、德•彻纳东尼著，蔡晓煦等译.品牌制胜.中信出版社，2002
网络时代的特征范文
【关键词】神经网络；模拟电路；频率特性；故障分析
近年来，电子技术、自动化技术得到了突飞迅猛的发展，模拟器件广泛应用于各种集成电路为核心的电子系统，随着科技进步、电子产业和社会生产的发展，电子系统的规模越来越大，结构越来越复杂，性能要求越来越高，体积尺寸要求越来越小，模拟电路电子元件的密集度和布线密度要求越来越高，当电路发生故障时，由于各种元器件精度存在误差，导致电路故障现象复杂多变，常规的检测仪器例如万用表、示波器等已经无法满足模拟电路故障检测需求，如何推动现代模拟电路故障诊断和测试的理论和研究方法的应用，已经成为重要的研究课题。笔者利用神经网络模型的原理，提出了利用频率特性对模拟电路的故障进行分析的方法。
1.神经网络模型特点
人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型系统，简称为神经网络。神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）和之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。神经网络拥有自主学习、联想记忆、非线性影射、识别判断、逻辑分析和智能处理等功能和优点，神经网络模型的特点和模拟电路结构高度吻合，为利用神经网络模型研究模拟电路故障提供了理论基础，1981年法国地质学家Morlet提出的小波神经网络具有较强的逼近能力和容错能力[1]。由于电子线路中存在模拟元件，模拟器件的精度，也就是容差，电路元件参数的变化是随机的、不确定的，只要是在容差范围内才是正常状态，小波神经网络成为现代模拟电路故障分析的有效工具之一。
2.神经网络模型的模拟电路诊断方法
当电路的工作状态发生异常时，必然会产生相应电源电流信号，产生的扫频信号呈现稳定的线性特征，通过待测样本的采样和处理，电路的工作状况可以根据各频带的能量故障特征进行提取，经过多次模拟学习训练的神经网络具备了数据分析判断能力，特征提取信息通过输出至小波神经网络中，经过数据分析判断处理，输出诊断结果。
2.1基于频率特征的模拟电路能量故障特征的提取
按照电路中发生故障时损坏的元器件的数目来划分，可以将故障类型分为单故障和多故障。单故障是指电路中只有一个元器件发生故障的情况，多故障是指电路中有两个或者两个以上元器件同时发生故障的情况。据有关数据显示，模拟电路中70%—80%的故障为单故障形式[2]。发生单故障的电路，是整个故障诊断的首要任务，对于多故障电路，由于是两个以上的元件故障同时发生，这种故障的组合情况很多，比较复杂，不在这里讨论，本文只考虑单故障情形。根据实际情况，利用Orcad软件的PspiceAA高级分析对模拟电路进行Sensitivity处理，通过对待测样本采样，对绝对灵敏度和相对灵敏度进行处理，以便找出对测试节点贡献大的元件，从中选出坐标显示比例高即敏感度高的元件，将这些元件做为电路诊断的重点提取频率特征故障，并采用Pspice软件进行仿真，通过PspiceA/D仿真出测试点在某一频率段的电压值，对电压波形进行采样获得样本数据，将其分成训练数据和测试样本数据。对灵敏度的处理中利用小波变换把故障特征信息进行归一化处理，最后将这些处理后的信息在处理器中进行故障诊断和分析。
2.2构造样本集
样本集的构造即对待测样本进行采样和处理是神经网络设计和训练的基础，样本数据选择的科学性和和对样本数据进行处理的科学性决定了神经网络设计的结果。样本集构造主要包括采样数据的收集，采样数据分析、筛选，和待测样本处理，然后提取输出频带的能量故障特征。故障特征值和故障模式构成神经网络的输入和输出序列[3]，即实现样本集的构建。
2.3输入输出数据处理
输入量可以通过信号处理和特征提取技术从待测样本数据采样中获得的数据中提取频率特征参数作为网络的输入，根据电路输出的频率曲线，截取临界点对应的值，以其作为神经网络输入值。对输入数据进行归一化处理可以采用尺度变换和分布变换方法[4]。尺度变换是一种线性变换，当数据样本分布不合理时，线性变换可以统一样本数据的变化范围，却不能改变其分布规律，因而适用于分布均匀的数据样本，形成的分布曲线也比较平坦。非线性变换的数据处理往往采用对数变换、平方根、立方根等方法。
2.4神经网络设计
样本集构造完成后，神经网络结构的输入层节点数和输出层节点数相应确定，此时，神经网络结构设计的主要工作是完成隐层层数和每层隐节点次数。实验表明，采用双隐层基本上能够满足网络性能要求，实际网络训练中可以通过增减隐层层数来调节隐层数。
3.基于频率特性的模拟电路故障测试
利用频率信号激励待测电路，通过比较正常电路和故障电路的输出频率曲线比较，实现诊断模拟电路的故障。选择一待测电路。首先选定电路的测试节点。应用灵敏度计算选择测试频率[5]，可以取得较好的故障诊断效果，灵敏度按照故障类型诊断适用情况可以分为微分灵敏度和增量灵敏度，微分灵敏度计算利用较少的测试点频率即可获得较好的测试曲线。利用pspiceAA软件求出各测试点灵敏度。来确定元器件对电路影响的大小。选定任意五个节点作为故障测试节点。
其中选择D代表二极管，B代表基极，C代表集电极，E代表发射极，O代表开路，S代表短路。利用pspice软件对各测试节点进行蒙特卡洛分析。选取任意某一测试数据进行分析，如表1。
利用MATLAB软件描绘出实际输出向量与实际输出向量，生成测试节点的灵敏度频率曲线图，根据测试频率曲线和正常频率曲线之值比较，即可判断故障样本错误与否，通过实验，可得测试样本故障诊断结果为样本总数为500次，其中固定学习速率469，总诊断率为93.80%，可变学习速率497，总诊断率为99.40%。结果表明，运用可变学习速率生成灵敏度频率特征曲线取得了较好的诊断结果。
4.结论
基于频率曲线模拟电路故障诊断技术是模拟电路故障诊断新的尝试，本文提出的理论还需在实际应用中进一步验证和修正，从而不断提高利用频率特征进行模拟电路故障诊断的准确度和精度。
参考文献
[1]秦新红.基于小波包分析神经网络的模拟电路故障诊断方法研究[D].中北大学，2012.
[2]张庆锴.模拟电路故障诊断方法及其应用研究[D].大连理工大学，2011.
[3]胡海涛，李志华.基于频率特性的模拟电路故障诊断研究[J].计算机与现代化，2012（06）：27-30.
网络时代的特征范文篇11
【关键词】网络文学;传统文学;特征
对于网络文学，是指以网络平台为载体的文学作品，在文学界中，关于网络文学的定义并没有一个明确的界限，网络文学是在传统文学下衍生的一种文学产物，在新时期下，已经有了不错的发展。网络文学和传统文学都属于文学的范畴，具有一定的相通之处，同时网络文学是在新时期下产生的一种有别于传统文学的文学形式，能带给读者新的感受，因此，网络文学本身也具有一定的基本特征。
一、文学变异和网络文学勃兴
（一）文学变异的发展
对于文学，口语是其最早的载体，文学是通过口头的方式创作、传播出来的，因此，我们可以将早起的文学称作是口头文学，随着造纸术的发明，文学作品逐渐通过纸质保存下来。随着世界上第一台计算机的诞生，人类逐渐进入信息时代，科学技术的快速发展，极大的带动了社会生产力，促进了社会的发展。同时电子技术的快速发展，也使得文学媒介呈现多样化的形式，广播、电视、电影等新产品技术以文学媒介的形式出现在人们的面前。对作者而言，计算机工具的产生，不仅仅代替了传统的写作，还为其信息获取、信息交流、信息等提供了极大的方便，在网络平台中，是一个资源共享的大容量资源库，作者可以通过搜索引擎来查询各种图文资料，同时也能利用网络平台将自己的作品轻松的展现出来，和出版社、读者等进行沟通交流。在网络平台中，传统文学的主客体关系发生了极大的改变，文学作品能在创作、接受等过程中实现互动，作者的作品能在网络平台中快速得到读者的反馈信息，而接受者可以根据自己的意见、看法，将作品信息及时反馈给作者。在网络平台中，文学作品发生了极大的变异。
（二）网络文学发展的现状
时至今日，网络文学已经得到了飞速的发展，通过搜索引擎查询可以发现，当前世界上关于中文文学的网站有3000多个，在我国有300多个以“文学”命名的综合性文学网站，有200多个以“网络文学”命名的文学网站，有260多个网站可以让作者发表原创文学作品。此外，在其他的综合网站中，也设置有专门的“文学”专栏，如新浪网站、搜狐网站、腾讯网站等，均记有大量的文学作品信息。这些网络文学极大的丰富了网民的文学视野，同时在网络中极大的促进了文学的传播。“榕树下”、“网易”等网站都举办有网络文学大赛，这也在一定程度上促进了网络文学的发展，可以说在新时期下，网络文学已经达到了一个兴盛时期。
（三）网络文学的分类
对于网络文学，可以简单的分成以下几种情况：（1）网络上的传统文学作品，也就是传统文学的数字化，读者可以在网络平台中在线阅读各种传统经典作品，如《西游记》、《三国演义》、《水浒传》、鲁迅全集等，对于这一类网络文学，是传统文学的网络化，除了文学载体不同外，其他的没有什么差异。（2）网络原创文学，对于这类网络文学作品，是通过传统的手法进行文学创作，然后将作品发表在网络中，如网络作家慕容雪村的《成都，今夜请将我遗忘》，这类作品，虽然是采用传统的手法进行作品创作的，但是作者是在网络上进行作品发表的，已经具备了一定的网络特性。（3）利用超文本技术、网络交互等创作出来的网络文学作品，对于这类网络文学作品，是网络文学的一种新品种，具有很强的网络特征，与传统文学有明显的区别，是真正意义上的网络文学，如作品《网上跑过斑点狗》、《火星之恋》等都是这类作品。（4）利用计算机软件进行“电脑文学”创作，对于这类网络文学作品，数量还比较少，其本意已经超过了文学的范围，是一个人工智能的发展前景。
二、网络文学基本特征
（一）网络文学的社会空间
数字世界对传统文学审编机制的“格式化”，互联网的核心技术文化理念为网络结构空前开放性及去中心性。以往通过纸媒介传播时，因受到技术条件的限制，传播出来的文学较为有限，官方具有一定的物质设备垄断权和文学传播手段，他们在实现文学经济利益的时候也将文学政治职能完成。该时期发表的作品为政治、经济和文化的权衡产物，同时也是传播者经济利益、文化精英读者审美趣味、作者审美创造和统治者政治利益相结合的产物。在发表任何一部作品时都不能将编辑的目光避开，同时离不开出版商的认可。针对该种现象出现，在较多的创作者中只有少数能成为作家，获得话语权力进而让创作者身上透漏出一定的贵族气息。写作网络文学不仅仅是在键盘上敲打，还需要按动鼠标将作品发到微博和公告牌上，但是在阅读网络文学时只需要开启一台计算机。综上所述，网络文学在一定程度上证明了自由和平等的网络理念。基于网络文学的该种特点，人们可以自由的在网络上写作文章、阅读文章和发表文章。不会再出现因为读者审美趣味或是编辑等原因出现障碍，也不会再有编辑把门，出现难堪或是退稿现象。只要作者自己愿意就可以将作品发表到网络上供大家阅读。
（二）网络文学的文化逻辑
在网络技术快速发展的今天，网络已经成为人们日常生活和社会生产不可缺少的一个部分，电子商务、办公自动化、信息搜寻、休闲娱乐等，成为人们网路生活的必然过程，同样的当网络成为人们社会的一种活动场所时，就带来了新的思维模式、审美趣味，进而形成新的网络文化对人们的思想观念、行为造成影响。对于传统文学，受审编机制的影响，逐渐变得格式化，为网络文学的产生，在文学界带来一种自由、宽容的契机，同时也带来了鱼龙混杂、随意浮躁等。网络文学的这些特征一方面是在网络技术特征下产生的，另一方面在于现代知识态度的转变与电脑网络的日夜普及，使得网络文学在普及后，现代文学有了新的艺术空间。网络文学提倡平面化表达、无深度言说，网络文学的发展过程呈现出了符合后现代文化的逻辑思维，是后现代审美特征的体现，也就是对传统文学的解构和建构。
（三）网络文学的语言特点
同传统文学相比，网络文学的语言具有符号化数字化、简洁化口语化和新奇化幽默化等特点，其中，符号化数字化是指在用键盘敲打网络文字时，可通过多种文字符号或是非文字符号进行，进而给读者视觉带来丰富多彩的视觉符号，让网络文学作品具有较为独特的特点，如“GG”“MM”拼音缩写的含义为哥哥和妹妹，“7456”则代表气死我了等等。简洁化口语化主要是因网络上信息较多，观众为提高阅读速度没有耐心品味，因此，网络文学的语言一定要简洁。另外，网络文学最先出现在论坛上，因此具有较强的口语化特点，口语化特点使得作品简洁明快和活泼生动，进而使得观众能轻松的阅读；新奇化幽默化是指网络文学为观众们提供追求标新立异和推崇个性的新世界，进而便于观众们充分自身的想象力以及主观创造能力。网络文学的语言较为巧妙，具有令人瞠目结舌和语出惊人的作用。该种语言特点能让观众很好的宣泄自身不敢表达的情感等。综上所述，网络文学语言的独特特征给读者一种扑面而来的理趣和智慧，进而使得网络文学的活力和生机得到显著彰显，并在一定程度上促使文学语言的生动性、简洁性和丰富性，最终提高文学表现力。
（四）网络文学的叙事艺术表现
对于网路文学，和传统文学媒介相比较，具有很大的优势，也是在这种优势下，使得网络文学的叙事方式有别于传统文学。对于网络文学的叙事艺术表现，主要体现在以下几个方面：（1）接龙体叙事，在我国的传统文学中，有文人一起喝酒行酒令、作顶真诗等文字接龙游戏，而在网络环境下，这种文学游戏变成了当今的网络接龙体叙事小说。（2）超文本叙事，网络文学中的文学时依靠于现代网络技术产生的数字化艺术，网络技术的使得“超文学”这种新型文学形式得以产生，在网络中，超文本小说是一种真正意义的“网路文学”，只是存在于网络中。（3）多媒体叙事，在传统文学中，只是简单的进行文学形象塑造，文字是唯一的信息媒介，读者只能通过文字符号，加上自己的艺术想象、再创造去对作品进行深入理解。而在网络文学中，可以通过电脑技术，进行多种手段的文学形象塑造，从而带个读者一个有声有色的文学世界。和传统文学叙事相比较，网络文学的表现形式呈现多样化、独特性、丰富性等特点，这也是网络文学能成为一种新文学样式的主要原因之一。
三、结语
对于传统文学，是植根于我国几千年历史长河中的文化结晶，而对于网络文学则是新时代的一种文学新产物，传统文学和网络文学之间有很强的渊源，传统文学走向网络平台是时展的体现，同时借助网络平台的优势也极大的促进了传统文学的发展。相对于传统文学，网络文学充满了新意，在具备传统文学的一些特性时，也具有新时代的独特特征，需要注意的是网络文学具有双面性，因此，网络文学需要充分吸收传统文学的影响，朝着高雅、经典的方向发展。
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网络时代的特征范文
关键词：网络经济；会计信息；质量特征；会计目标。
中图分类号：F23文献标识码：A
1网络经济的主要特征
网络经济是时展的必然趋势，是生产力发展到一定阶段的必然产物，由于生产力的快速发展促使了生产方式的变革，那么必然引起一系列的改革与创新。在工业经济时代，是以不可再生资源为主要资源进行集中化的大规模的以机器生产为主的生产方式，那么在网络经济时代主要是以信息资源为依托，实现对可再生资源的充分利用，尽量的少用不可再生资源，实现经济可持续发展的新局面。
与工业经济相比，网络经济具有如下特点：
一是网络经济打破了空间和时间的限制，是全球一体化的经济。在因特网中，经济活动与空间距离的关系变得不那么重要了，这里是指与传统经济相比，并不是说空间因素制约完全消灭了，电子商务仍然受到物流不畅的制约。由于网络经济打破空间限制，大大加快了全球经济一体的进程，各国的经济依存度增强了。全球化只有在网络时代才真正成为现实，在此之前几乎是不可能的。网络经济打破空间的限制还意味着世界各国的经济体制都将走向开放的经济体制，一个封闭的经济体制在网络时代是注定无法生存的。所以，从这个意义上说，网络经济是一种完全开放的经济。
二是网络经济是一种虚拟经济。网络经济不同于现实的物品交易，网络经济不会受到时间和空间的限制，没有具体的交换物质物依托，这些现象主要都是因为网络本身的特性决定的，因为网络本身就是虚拟的，没有实体的抽象的交易行为。在网络经济时代，和现实的交易存在很大的差别，在网络经济时代，在有形资产上占据比例大的人不一定是最富有，而相反在无形资产占据比例大的则是最为富有的。并且在网络经济时代，人们的思维方式也和现实的交易存在很大的差别，不在受到有形思维的限制，要向着无形的虚拟的思维方式转变。
三是生产、经营方式和消费方式发生根本的变化。在网络经济时代，在生产和经营方式上发生了重大的变革，不在像传统的经营方式那么刻板，墨守陈规。网络经济模式打破了以往的经营方式，不在是大规模的，批量式的生产，造成大量库存的积压，周转资金受到了限制。网络经济充分的利用网络的便捷，大量的获取消费者信息，然后在网络上进行订货，将客户的需求直接反馈到生产中心，这样每生产的一件产品都是有目标的，都是有主的，生产之后就会直接销售出去，不会有库存的积压。这种模式不仅盘活了周转资金，使资金可以利用到扩大再生产或者是其他方面的投资中，并且可以减少因为库存带来的积压风险。这种事先预定的网络经营模式将是一种全新的模式，是企业未来发展的必然趋势。并且这种销售模式完全取消了中间经销的环节，缩短了销售流程，一方面便捷了销售模式，另一方面在经销处加价的部分可以让利给终端客户，两方面都实现了效益最大化，所以无论是生产商还是消费者对于这种销售模式都比较偏爱，并受到了广泛的欢迎。
2网络经济条件下的会计目标及会计信息质量特征
会计目标比较具有如下不同：
一是产生的条件不同。会计目标是以资金为主的自然资本要素市场的产物。在网络经济环境下，知识和信息将逐步取代代表自然资源的资金的主要地位，市场所追逐的将是知识和信息要素，知识流、信息流将成为核心生产要素，知识、网络和信息将成为会计目标的出发点和归宿。
二是会计报告的内容不同。在网络经济时代，企业内部的会计信息系统之间都是互相联系的，在各个部门和系统之间可以实现资源上的共享，便于部门之间进行及时的沟通。通过会计管理软件可以将所提供的具体信息进行筛选调整，达到企业的具体需求。通过会计软件的筛选汇总之后，将会计信息以会计报表的形式展示出来，然后信息使用者能够根据自己所需要的内容进行不同的选择，有利于会计报告的生成。
三是生产会计信息的规则和方法不同。随着计算机网络技术、通讯技术、计算机存储技术和实时数据管理技术的不断更新，信息集成技术、管理技术的不断创新，帕乔利的会计循环、会计科目必将被新的会计处理规则和方法，诸如事项会计法、事件驱动的REA模式（Resources，EventsandAgentsaccountingalternativemodel）、多维会计法等会计模式所替代。
四是会计信息质量特征不同。在网络环境下，企业信息系统高度集成，会计信息的安全性、相关性显得十分重要，而会计信息的可靠性变为比较重要。会计信息的生产、存储、保管、传输在网上进行，网络运行中安全的威胁因素较多，所造成的后果比较严重；管理信息系统自动化和智能化程度较高，会计信息的可靠性和相关性对系统起着重要的作用。如果会计信息是以“会计频道”或会计标准组件的形式提供，更能满足适应信息需求者的要求。
3在针对用户的基础质量方面，提供的信息不仅要有可理解性，还必须有可支持性，以便用户能根据自己的需求生成特定的会计信息；在针对决策的总体质量方面，不仅要向投资者、债权人及时提供决策有用的会计信息，更要向管理者实时提供信息等资源的整合情况，以便随时作出调整：在关键质量的构成部分的可靠性指标的次要和交互作用的质量方面，除了要有谨慎性、反映真实性和实质重于形式外，还要有安全性、中立性和可控性指标，以保证信息产品使用方便和没有潜在的瑕疵。
参考文献
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