网络用语的现状范文

导语：如何才能写好一篇网络用语的现状，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

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【关键词】网络语言 校园 应用现状 对策 分析

随着网络的高速发展，校园里网络语言暗潮涌动。到底什么是网络语言？它有怎样的构成与特点？校园里使用网络语言的现状怎样？该怎样应对这个不速之客？就这些问题我试谈一谈我的看法。

一、网络语言及其构成与特点

网络语言有广义和狭义之分，广义的网络语言包括网络技术专用语、网络文化专有词语及网络交际用语。狭义的仅指网络交际用语。本文指的是网络交际用语，从其诞生那刻起，它搞笑滑稽来路不明，却独具一格又有章可循。

网络语言主要由符号、谐音、缩略、混搭、借喻等手法构成，例如7456（气死我了）、IS（I see 我明白） 、+U（加油）、土豪（网络上无脑消费的人）……就是这些常让人丈二和尚摸不着头脑的网络语言，却别有风味。

网络语言以其生动形象、幽默诙谐的风格赢得年轻人的喜爱，具体而言有如下几个特点：

1. 形象生动。网民通过键盘创造出一些如“^_^”（微笑）、∧（挤眉弄眼）等符号来表达人的情感，形象、生动、活泼、传神，让虚拟的网络顿生几分调皮和真实。

2. 幽默诙谐。网络语言五彩缤纷、幽默诙谐，让人忍俊不禁又只能意会不可言传。

3. 简洁明了。网民为了便捷高速交流信息，常创造出一些喜闻乐见、言简意赅的新字新词，如网蝶（女网民）、网蜂（男网民），让网络充满愉悦，也满足了网民猎奇的心理。

4. 标新立异。在确保交流通畅的情况下，拼音、汉字、数字、英语、符号信手拈来、随心所欲、标新立异，没有做不到，只有想不到，是对网络语言最好的诠释。

5. 轻佻粗俗。林子大了，什么鸟都有，网民素质参差不齐， 网络上骂人的、粗俗的、轻佻的语言随处可见，造成一定程度上的网络污染。

二、校园使用网络语言的现状

目前，大多数学生通过网络聊天、阅读、游戏以及影视作品、流行杂志认识并使用网络语言。

很多孩子为了显示自己的幽默、潮人，或语不惊人誓不休的个性，在课余交谈、收发短信、日记作文以及课堂上都爱使用到网络语言。比如，课堂提问，学生们爱异口同声：“元芳，你怎么看”。有事向他们了解，就表情夸张：“老师，我是打酱油的（路过的，什么都不知道）。”在一次课堂提问中，一同学开小差，站起来支吾半天说不出来，另一同学大声说：“老师，他286（智力低下）一个，别理他。”同学们哄堂大笑，这个男生有点尴尬但也瞧着你笑了。这些莫名其妙的火星文让老师家长云里来雾里去，甚至有些恼火，而孩子们却兴致勃勃、乐此不疲。

静心想想，孩子们使用网络语言很多时候是为了追追风，赶赶时髦，显示显示自己的与众不同罢了。如昨天流行“神马”（什么），挂在嘴上的就是“神马”，而今天流行“土豪”，就寻找机会说“土豪”，跟着流行走，并不太深究其意。网络语言只不过是他们学习之余的调味品，并不当作一回事，被调侃的同学很多也只是一笑而过。多数校园网络语言流行一阵，便销声匿迹，所以我们用不着如临大敌。

三、网络语言应用的对策分析

网络语言的出现极大彰显了青少年的个性，在一定程度上满足了他们的好奇心、创造欲和被认同感，所以得到他们的青睐。家长老师该如何应对这一新生事物，不是顶与不顶那样简单，作为一名中职语文老师，我朝夕与学生们相处，深有感触，家长老师的所谓权威不能滥用在这上面，而应该：

第一，有一颗理解包容之心。网络语言不是洪水猛兽，老师家长不必大惊小怪，更不可给孩子们上纲上线贴标签。网络语言确实不如传统语言那样规范、典雅、语意明确，但是它生动活泼、清新自然，有一定的亲和力及生命力，符合青少年的心理特征和生理特征。如一句“美眉”、一个“GG”给予很多“一本正经”所没有的乐趣；一声“吃大户了”，调侃嬉笑，学会分享加深友谊。正是这些真实的活生生的网络语言，让青少年少了一份束缚，多了一份自由，让他们在学习之余宣泄情绪，减缓压力。因此，老师、家长们应多理解孩子们的Q言Q语，多些包容，少点指责。另外，有些网络语言流传广了、久了，自然而然补充进现代汉语中来，如“给力”“”等。因此，对待网络语言不能一棍子打死，应用包容理解之心，搭建一座通向孩子们的桥梁。

第二，正确引导选择吸收。网络语言中汉字、拼音、英语、数字符号，随意混合，怪字、错字、别字层出不穷、病句成灾。比如，有些学生不分场合爱说“神马”，不分对象就爱Y（为什么），盲目模仿，一味追风，把网络语言从网上搬到网下，最后只能自食其果，影响学业，影响生活。另外，部分网络语言轻佻粗俗，黑话脏话横行霸道。所以，家长老师们要经常更新语言库，多多关注学生的用语变化，及时给予正确的疏导引导，取其精华去其糟粕，帮助学生树立健康的上网观，合理使用网络，恰当使用网络语言。

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1.1教课内容更生动

在中小学英语教学过程中，我们所针对的教育对象是在逐渐成长、逐渐认识世界的中小学生，让他们更好的理解和掌握所学习的内容最好的办法就是把课本上的内容生动的展现在他们眼前。在强烈逼真的情景中发展形象思维，创设语言环境。

1.2教学过程省时省力

多媒体教学不仅能把知识更多、更快地传授给学生，还节约了时间，增加了容量，有效地提高课堂教学效率。与传统的教学方法相比，利用多媒体与网络技术进行教学，讲课教师能够在相同的教学时间里给学生讲授更多的知识。很多教师感到讲义多、教材中练习多，但是课时少。利用了多媒体与网络技术，可以使教学程序得到简化，加快了教学节奏，扩大了教学规模，从而使课堂教学效率得到提高。

1.3有利于及时巩固

使用多媒体与网络技术的现代化教学手段，令教学形象变得生动，学生感知更鲜明，印象更加深刻，同时可以使抽象的理论具体化、形象化，便于学生的理解与记忆。

2多媒体与网络技术应用于中小学英语教学中存在的问题

2.1忽视甚至完全摒弃了传统的教学手段

一些教师在初尝使用计算机的多媒体辅助来教学的方便后，方便很多，不但失去了自己很多年来养成的鲜明教学程序，却不知道计算机的多媒体固然有的其它媒体无法相比的优越性，但是别的媒体和教学方法许多特色的功能是无法取代的，如果用多媒体与网络技术完全替代黑板，就会影响学生无法分辨出重难点，使学生对整课教材重点、难点的把握受到影响；也因屏幕上内容稍纵即逝，缺乏了整体性，影响了学生记课堂笔记的效果。传统意义上的演板是不可能在投影屏幕上进行的。所以完全用多媒体与网络技术代替黑板，就会影响多媒体与网络技术在帮助我们解决教学难题方面优势的发挥。既使用多媒体与网络技术，又在需要时兼用黑板，则能达到鱼和熊掌兼得的效果。

2.2师生间缺乏互动性

在教学过程中，教师是教育的主导，学生是学习的主体。教学过程中必须遵循教师的主导作用和学生的主体作用相结合的规律。教师主导作用的发挥是促进学生有效的学习和发展的必要条件。学生要想以最简洁的方法是先从不知到知的转化，就必须在教师的主导下，有目的有计划的获取知识，提高学习效率，发展智力和各方面能力。不过只有充分发挥学生的主体作用，教师的主导作用才能取得良好的实际效果。

2.3教师的现代信息技术素养不高

以多媒体信息技术为代表的现代教育技术，正在迅速的改变着课堂的教学模式，成为促进教学质量的突破口。多媒体教学具有投影片、挂图等传统教学无法代替的优越性。这就要求教师应该尽快的掌握好计算机基本操作、基础知识以及教学软件如何制作等，这样才能更好的为教学服务。事实上，只有充分多媒体的优势，这样才可以为学生的学习和发展提供丰富多彩的教育环境和有力的学习工具。在使用多媒体手段进行教学的过程中，还是出现了一系列问题，部分教师还处于多媒体技术的摸索时期，虽然花了大量的时间和精力做了课件，在课堂上还会出现操作不熟练，对于一些突发的小情况无法解决，从而教师只忙着解决讲课过程中出现的问题，耽误了教学时间，忽视了讲台下的学生。

3解决多媒体与网络技术应用于中小学英语教学中存在的问题

3.1多媒体与网络技术教学手段与传统的教学手段相结合

多媒体教学固然有其它教学所无法比拟的优越性，比如容量大、速度快、直观形象等，但是它毕竟是教学的辅助手段，它是为了辅助教师更好的完成教学任务，在整个教学过程中我们不可能完全摒弃传统的教学手段。因此，在应用多媒体教学的同时应该穿插板书教学，做到两者有机的结合，从而达到最佳的教学效果。对于学生来说，多媒体课件虽然有很多优势，但是其内容的传递速度不符合我们的认知思维过程。

3.2根据一定的原则制作多媒体课件

教师在课件设计时首先应该明确本节课的教学内容及教学目标是什么？本节课要解决的问题是什么？想通过怎样的内容和表现形式来解决本节课的问题？教师在使用多媒体与网络技术教学的过程中不能盲目的追求课堂容量，给学生灌输大量而有次要的信息，是学生没有时间和机会去思考，只是被动的接受知识，这样学生的思维得不到锻炼，创新能力也会缺失。教师应该根据被教育者的年龄来呈现最有效的信息。在制作课件的过程中，重点、难点、关键字要特别的标出，加深它们在学生脑海中的印象。

3.3突出教学主体，增强互动性

多媒体与网络技术教学只是教学的一种辅助手段，是为了教师和学生服务的。因此，教师在上课时应把握好自身与学生的关系，学生与课件之间的关系，并且能够正确的处理好这两种关系是至关重要的。利用多媒体的特点来调动学生的积极性，正确的引导学生，培养他们的主观能动性、思维能力和创造能力。同时应根据学生个体的差异性，进行有目的有针对性地施教。

结论：多媒体与网络技术应用于中小学英语教学，结合声音，动画等，可以提高学生对学习的兴趣，激发学生的求知欲。对于学生想象力和创造力的发挥，把“静止”的课本内容变为“活”的生动形象，发展学生的智力，培养学生听，写，读，说等综合运用的能力，实现课堂教学最优化等，各个方面都具有十分重要的意义。

参考文献：

[1]刘根林.网络资源在高考英语阅读教学中的尝试《中小学英语教学的研究》，2003，3（3）： 5～8

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关键词：网络符号 中国手语 象形 会意 形象思维

网络符号是指网民在网络交流中所使用的各种与自然语言相对的非语言符号，以表情符号为主，多是以象形、会意的手法形成。广义的网络语言包括网络符号。中国手语①从造词法来说可分为象形类手语词、指事类手语词、会意类手语词和形声类手语词。网络符号与中国手语都是视觉符号，在表情达意、形成原因及发展前途方面，网络符号与中国手语有许多相似之处，也有不同的地方。

网络符号与中国手语形成特点之比较

都是视觉符号。人类使用的符号从不同角度可以分出不同的类别。就交际形式来说符号可分为听觉符号、视觉符号和触觉符号。就语言性质的各种表达手段来说，自然语言是典型的听觉符号，盲文是触觉符号，而手语和网络符号是视觉符号，靠视觉来接收和理解。网络符号虽然不是独立的语言，但在网络交流中和语言形式互相补充，共同完成表情达意的功能，而手语在国际上已被许多语言学家视为独立的语言，这样，在表情达意方面，它们就有一些不同于有声语言的特点，比如形象性强，多用象形、会意等方法创造表达单位。手语符号的创造者主要是聋人，网络符号的创造者则是网民。

都通过象形来创造符号传情达意。1.象形法网络符号。符号从形式和所指对象的关系上看大致有三种：一是肖似性符号；二是标志性符号，如表示火的烟；三是象征性符号，如语言。网络符号基本上是肖似性符号，即符号形式和它代表的东西有某种程度的相似性或同一性。网络符号的象形是以人们日常口语交际中的非语言形式为基础，是对日常非语言形式的模拟，是一种“似真性”。网络符号象形的实现途径有两种：一种是把标点符号、特殊符号、数字和字母等组合在一起，模拟人或事物的各种表情和特点，通过象形法创造了许多具有感情色彩的符号，以形象、简约、生动地表达网民的思想情感。如：

*－（ 闭着眼睛的独眼巨人（希腊神话）

(^＠^)幸运的小猪 =^.^=猫咪

--<-<-<@玫瑰花

另一种是图形类符号。这是网络运营商开发的更为形象便捷的网络交际符号，其特点是用卡通形象模仿现实中人的表情、动作或事物，借此传情达意。这又可分为两类，一是直接用事物的形状表示一个名词，如用一个红色的心形图案表示“红心”，红色嘴唇表示“唇”，一个人形的图案嘴角上翘表示“微笑”，嘴角向一方下垂表示“傲慢”，嘴角向两方下垂表示“通过”。二是用图形表示短语的意思，红色的心中间裂开表示“破碎的心”；一朵带有绿叶的红色花骨朵代表“红玫瑰”，红色花骨朵下垂是“凋谢的玫瑰”等。

2.象形法手语词。象形法和会意法是中国汉字的两种造字方法，由东汉的许慎第一次提出。这种创造表情达意单位的基本手段，可用于许多方面。象形法指模拟事物原型的一种方法，象形类手语词就是模仿事物的整体或部分外貌，从而体现出事物的形状、特征，以表达出某种含义。如“雨”字，表达时五指弯曲，模拟下雨的形状；“网”字，两只手掌伸开叠放在一起组成网状图形；“牛”字，蜷起中间三个指头，伸直拇指和小指比画牛头的形状；“椅子”，右手掌竖起，左手弯曲成90度，指尖顶住掌心，模拟出椅子的形状等。

另一类象形手语词是通过聋人的表情直接代表的，不是手势的模拟。如当聋人叙述同高兴、生气、沮丧、哭、笑等感情活动有关的事情时，他们往往只用手势打出事件本身，而表示各种感情的词仅用面部表情表现出来。如说“我很高兴地去公园”，聋人往往只用手势打出“我去公园”，同时脸上呈现出很高兴的表情就行了。

都通过会意来创造符号传情达意。1.会意法网络符号。会意法网络符号可分为键盘类网络符号和图形类网络符号两类。键盘类网络符号中，一类是通过脸谱表情加上表示动作的符号来表示一件事情，如：

y(^_^)y 举双手胜利，“y”是高举的手，“^_^”是一张喜悦的脸。

另一类是通过模仿事物的外形、动作，以引申、借代等方式来表现具体含义。如：

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图形类网络符号是通过一幅具体的图形表示一个比较抽象的含义，如用一个头像的嘴巴上贴着封条表示“保守秘密”之意，一个黑框眼镜的头像表示书呆子，两个小qq并肩而立，嘴对着嘴飞吻表示爱情等。

2.会意法手语词。会意法在创造汉字中意指合并几字形为一字形，并把几个字形的意义相加从而形成新意。会意类手语词是通过模仿事物的外形、动作，以引申、借代等方式来表现具体含义。

如手语中的“笔记本电脑”的打法是，双手横伸，掌心相贴，右手打开90°，然后双手前伸，掌心向下，手指弯曲做打字状。“乘公共汽车”的打法是一手轻握拳举在头旁边，前后轻轻摆动，表示乘车时手握拉环的样子。以上说的是有形事物用会意法表示，一些抽象的词语用手语表示，如“中央”，双手搭成“中”字形，一手伸出拇指，坐于另一手掌心上象征居中。“解放”双手握拳交叉贴于胸前，然后向两侧用力挥动，并放开五指象征原来双手被镣铐锁住，现在打碎了束缚，争得了自由。“啰嗦”是用一手或双手伸拇指、小指，抵在下颚转动，表示说话多之意。“活泼”双手握拳，在头两侧轻轻晃动，脸上呈活泼状。“长见识”是用双手五指撮合放在眼睛下方，然后张开五指，表示眼界大开之意。“我服了（或我输了）”是用双手五指张开，手背朝外，分别放在胸前，然后外翻，手心朝外，做投降状。

网络符号和中国手语的形成原因比较

网络符号与中国手语都采用象形、会意法创造符号来表情达意，起到了言简意赅、形象生动的特点。分析其形成原因，主要有以下几个方面：

都是视觉符号，是形象思维的结果。语言和思维有密切的关系，语言是思维的工具，思维离不开语言，必须在语言材料的基础上进行。对思维的分类虽有不同意见，但都包括形象思维和抽象思维。形象思维又叫做感性思维，是与抽象思维相对的一种初级思维方式，它直接对应于事物本身，以反映事物本身特点为基础。形象思维所反映的对象是事物的形象，其表达的工具和手段是能为感官所感知的图形、图像、图式和形象性的符号，具有形象性、非逻辑性、粗略性和想象性等特点。中国古老的象形造字法就是与形象思维紧密相连的。健全的成年人主要是用抽象思维，聋哑人由于听觉损坏，他们通过视觉、触觉等去接收正常人用听觉得到的信息，用手势表达意思，只能表达一些比较形象化的词语，这就逐渐形成了他们形象思维发达、抽象思维滞后的特点，而形象思维的发达又反过来促使他们创造更多的象形性的符号来表达思想。

网络交流的对象虽然大多是正常人，抽象思维发达，但由于网络交流的双方看不到对方的表情，听不到对方的声音，正常的交流手段无法使用。尤其是正常交流中的非语言交际无法实现。而据统计，在信息传递中，非语言交际占55%，这就大大制约了网络交流的效果。此外，还有其他因素制约着网络交流，如许多网民受教育程度偏低，喜好用轻松、简单、形象的表达方法；网络符号产生初期，许多网民在网吧上网，还要考虑费用等因素。这一切促使网民不得不想出一些形象、快捷的符号来代替现实交流中的肢体语言，网络符号应运而生。这种符号是通过想象创造出来的，主要是模拟事物原形，具有形象、粗略和非逻辑性等特点，所以是对形象思维的运用及结果。

都是为了表达需要随机产生的，具有随意性特点。聋人无法学习有声语言，在聋校产生之前，也无法靠学校的方式习得手语，而日常生活又需要和其他聋人及听人交流，交流的需要迫使他们要表达自己，于是根据身边所能了解的事物用手指比画出它们的形状，随机创造出一些表意符号来传情达意。后来人们对其进行了搜集和整理，把它们变成了聋校用来教育聋哑学生的语言材料。

网络的出现是网络语言和网络符号产生的前提和基础，网络语言的特点介于口语和书面语之间。它的实现手段是键盘和屏幕，接近于书面语；它的表达内容通俗明了，接近于口语。它是网民在上网过程中为了表达的需要随机创造并流传开来的一种特殊语言现象，没有网络就不会有网络语言及网络符号。

都受汉民族文化影响。中国手语分为两类：自然手语和手势汉语。手势汉语是在汉语的基础上创造出来的一种用于课堂讲授的聋人语言，是聋人和听人交流所用的表达手段，它是依托于汉语的。自然手语是聋人之间交流的手段，虽然它的产生不完全依赖于汉语，但生活在汉文化圈里的聋人，在他们创造手势符号的时候，必然受到汉民族文化的影响。而中国网络符号，除了个别来自其他语言之外，大部分是在汉语的基础上创造并运用的，在其创造和运用的过程中，自然受汉民族文化的影响。

表达范围简单有限。由于这种用象形和会意创造出来的网络符号和手语符号，其形体和意义紧密相连，一些抽象的意义无法用具体的形体来表现。此外，虽然可以用借代法表达一些新意，但可借代的东西有限，一些抽象的意义也无法借代。这样就制约了它们的表意范围，只能局限于一些具体可见的词义之内，许多抽象的含义就无法表达了。

对网络符号和中国手语的展望

网络符号除了键盘符号和图形符号外，最近又出现了一种flash符号，它采取flash动画的形式，现场再现要发出的言语行为，既有音效又有视觉效果，有的还配以文字，表意性强。网络符号正在逐渐向其他非面对面领域扩展（如一些私人信件、日记、留言册，甚至小学生的作文等），成为这些领域言语交际形式的一部分。虽然有这样广阔的前景，但网络符号还不能称为语言，因为每一个符号所表示的意义还没有完全确定，使用主体和使用范围有限，不符合语言符号的特点。

随着聋哑人受教育机会的增加，学习手语的兴趣增长，以及对手语的研究成果不断涌现，这些都将推动手语进一步完善和发展，手语符号的表意性将会更加规范和科学化。现在，许多语言学家已经将手语看做独立的语言，不久的将来，手语可能会成为独立于有声语言的一种新的语言。

研究意义

本文只是粗浅分析了网络语言和中国手语从形成到表现的异同，许多方面需要进一步的挖掘和研究。比如，既然中国手语和网络语言有这么多相似点，而聋人上网的机会又非常多，那么如何把这两种表达手段有机结合起来，相互吸取有用信息，是值得进一步研究的课题。

注 释：

①文法手语和自然手语都采用象形法和会意法创造词语，本文不对这两种手语进行区分，统称为中国手语。

参考文献：

1.刘海燕：《网络语言》，北京：中国广播电视出版社，2002年版。

2.吕明臣：《网络语言研究》，吉林：吉林大学出版社，2007年版。

3.赵锡安：《中国手语研究》，北京：华夏出版社，1999年版。

4.叶蜚声、徐通锵：《语言学纲要》，北京：北京大学出版社，2005年版。

5.胡明扬：《语言学概论》，北京：语文出版社，2000年版。

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随着计算机技术、Internet网络以及存储技术的发展,各种形式的数字信息正在以惊人的速度增长。数字图像作为数字信息的重要成员之一,以其内容丰富、形象生动、清晰明了等特点在社会生活中扮演着越来越重要的角色,与此同时,人们对图像检索的需求也越来越高。20世纪90年代,基于内容的图像检索技术(CBIR)应运而生,该技术与图像识别技术进行了深层次的结合,但单纯的图像低层特征无法表示图像的内在本质,深层语义得不到很好的体现,也就是存在所谓的“语义鸿沟”。由于机器学习技术能够很好地获取图像低层特征和文字描述之间的对应关系,越来越多的研究者将机器学习技术应用于图像的语义映射之中,以解决“语义鸿沟”问题,并取得了一定的成果。Li等将模糊支持向量机(FSVM)应用于图像分类与检索中,通过模糊支持向量机计算出样本x对i类的归属程度im(x),将样本x归属到im取值最大的一类,有效地提高了不可分区域的分类精度。

Kundu等提出了一种交互式的图像检索模型,该模型使用MPEG-7边缘直方图描述符(EHD)[6]作为低层特征,通过神经网络预分类器对图像库进行预分类,利用不同的编号表示被分成的各个子集,减少了检索时的搜索空间,提高了检索速度。杨栋等[5]提出了贝叶斯通用背景模型并将其应用到图像语义标注之中,该方法引入受限的对称Dirichlet分布来描述GMM权重参数的先验分布,利用Bayes最大后验概率对高斯混合模型参数集进行估计,具有良好的图像标注精度。但传统神经网络结构复杂,训练速度慢,难以满足目前对大数据信息处理的需求。支持向量机虽然训练速度较快但其作为一种二分类器,对于多分类问题具有一定的局限性。同时目前存在的语义映射方法大多缺乏对特征数据的针对性,鲁棒性及泛化能力有待提高。针对上述问题,本文结合语义映射框架,尝试性地将回声状态网络分类模型应用于图像语义映射之中。由于回声状态网络以随机稀疏连接的储备池作为隐藏层,结构相对简单,并且只需训练储备池至输出层的权值,训练过程简单快速,有效地解决了传统神经网络训练速度慢、结构复杂等问题。同时,为解决图像特征数据间关系复杂、维数较高的问题[8],引入集成学习思想,对图像特征按相关性进行划分,针对划分后的图像特征分别构造储备池形成多个分类器,并对各分类器得到的分类结果进行集成,使得各分类器对特征数据更具针对性,并且能够提高分类器的泛化能力和鲁棒性。

2图像特征提取

图像的低层特征主要包括图像的颜色、纹理、形状等。本文主要利用图像的颜色矩、灰度共生矩阵以及Gabor小波变换提取图像的低层视觉特征。(1)颜色矩[9]能够很好地描述颜色的分布特征。通常提取颜色分量的一阶矩、二阶矩和三阶矩表示图像的颜色分布。一阶矩表示每个颜色分量的平均强度,二阶矩表示待测区域的颜色方差,三阶矩表示颜色分量的偏斜度及不对称性。本文提取图像R、G、B三种颜色分量的三个低阶矩,共9维。(2)灰度共生矩阵[10]是对图像上保持距离d的两像素分别具有某灰度的状况进行统计得到的。假设图片共有M×N个像素点,从某像素点(x,y)开始,该像素点的灰度级为i,灰度共生矩阵即统计与其方向角为θ、距离为d、灰度级为j的像素点同时出现的概率,假设mnf(x,x)为像素点mn(x,x)对应的灰度级,Count(M)表示M情况出现的次数,由此可将灰度共生矩阵的获取方法概括为公式。其中,T表示灰度共生矩阵元素个数。本文取通过灰度共生矩阵得到的能量、对比度、相关值以及熵4个特征值分别在0°、45°、90°、135°方向的最大值、最小值、平均值及标准差值作为训练集,共16维。(3)Gabor小波变换[11]与人类视觉系统中简单细胞的视觉刺激响应非常相似。在提取目标的局部空间和频率域信息方面具有良好的特性。Gabor函数是一个用高斯函数调制的复正弦函数,能够在给定区域内提取局部的频域特征,本文所用的Gabor滤波器对应的实部如公式(2)所示,虚部如公式(3)所示。本文提取不同方向的Gabor小波变换过后结果的能量均值及标准方差作为特征,共12维。

3回声状态网络模型

3.1基本模型回声状态网络(EchoStateNetwork,ESN)由Jaeger于2001年提出,其独特之处在于将随机稀疏连接的神经元构成的储备池作为隐藏层,用以对输入进行高维的、非线性的表示[13]。ESN是一种新型的递归神经网络,由输入层、储备池、输出层组成,其结构如图3所示:假设该网络中输入层有K个输入,储备池有N个内部连接单元,输出层有L个输出,储备池内部单元状态更新方程如公式(7)所示:其中,outW表示储备池与输出单元的连接权值为输出层到储备池的连接权值,通过状态变量计算得到,outf为输出单元处理函数。

3.2分类模型回声状态网络常用于解决时间序列预测方面的问题,2009年,Alexandre等[7]提出面向静态模式分类的回声状态网络方法。在此基础上,彭喜元等[14]提出了随机子空间多储备池分类模型,提高了传统回声状态网络分类模型的泛化能力及分类性能;郭嘉等提出了基于相应簇的回声状态网络静态分类方法,将储备池子簇与需分类数据类别数量建立对应关系,能够更好地满足对不同数据有针对性的分类需求。分类模型不同于预测模型,各数据间并不存在依赖关系,所以回声状态网络分类模型在训练某特征数据对应的状态变量x(n)时保持输入数据不变,当状态变量的变化量(i)(i1)||x(n)x(n)||小于阈值时,表示状态变量趋于稳定,该特征数据对应的状态变量训练完成。

4语义映射方法

4.1语义映射框架图像的语义映射主要是通过分析训练集中图像的特征,并通过机器学习的方式将训练集中的图像低层特征和语义关键词建立联系,得到一定的知识或者规则,之后通过这些知识对新图像进行语义映射,从而获得新图像的高层语义描述。整个框架主要包括图像低层特征提取、语义训练、样本图片语义映射等环节。本研究采取的语义映射框架如图4所示。

4.2多储备池回声状态网络语义映射模型集成学习能有效地提高学习器的泛化能力,是目前机器学习领域重要的研究方向之一。本文借鉴集成学习思想,针对不同特征提取算法得到的特征数据之间相对独立的特点,提出多储备池回声状态网络分类模型。该模型将提取出的低层图像特征按类划分,对不同类型的数据分别构造与其相对应的储备池,在仿真时将各储备池的映射结果进行线性融合,提高分类器与特征数据的适应性。其主要结构如图5所示。本文将37维图像低层特征按照提取特征的方法划分为三组,包括根据图像灰度共生矩阵得到的16维特征,计算颜色矩得到的9维特征以及通过Gabor小波变换得到的12维特征。

5实验与结果分析

5.1实验环境实验在Windows764位操作系统下进行,测试软件为Matlab2010b。硬件环境:CPU为Intel酷睿22.2GHz双核处理器,内存为4GB。

5.2图像语义映射实验实验选取Corel图片库[18]中的汽车(Bus)、恐龙(Dinosaur)、花(Flower)、马(Horse)、山川(Mountain)以及食物(Food)各100张图片,共600张图片作为图片库,每类随机抽出其中的50张作为训练集,另外50张作为测试集。在实验中,储备池处理单元数N均为40,储备池内连接权值W均采用随机生成的方式。BP神经网络采用一层隐藏层,隐藏层中包含90个神经元,训练精度目标为10–10,为确保实验数据的准确性,全部采取交叉验证的方式进行。为了验证本文的特征提取算法在语义映射中的效果,首先对比了在回声状态网络模型下,分别以灰度共生矩阵特征(Glcm),颜色矩特征(Color_Moment),Gabor小波特征(Gabor)为特征数据时的分类准确度。不同数据特征在回声状态网络分类模型中的映射错误率如图8所示。从图8看出,不同类型的图像特征在不同种类图像的语义映射中表现各有优劣,Mountain类和Food类图片的映射错误率较高。本文将6类图片的映射错误率按三种特征分别计算平均值,得到每一类特征的整体错误率All,从整体映射错误率All来看,通过Gabor小波变换得到的图像特征具有较优的映射效果,但单一的图像特征得到的语义映射效果不够理想。图9显示了特征融合后各分类器的映射错误率,MESN对应多储备池回声状态网络语义映射模型,ESN对应单储备池回声状态网络语义映射模型,BPNN对应BP神经网络语义映射模型。(1)多储备池回声状态网络模型具有最低的语义映射错误率,相对于传统回声状态网络及BP神经网络,平均错误率分别相对下降了19.28%和31.64%。具体计算方法是。(2)对比图9中MESN、ESN以及图8中的数据可以看出,多储备池回声状态网络具有较强的泛化能力,能够有效提高语义映度。(3)特征融合后的分类效果明显优于单一特征的分类效果。为了更直观地显示映射得到的语义信息与目标语义之间的相似程度,在这里定义样本n与第q类目标语义的相似度程度(q)Sim(n)。通过图10可以看出,BP神经网络模型以及单储备池回声状态网络模型分别在返回11张、13张图片时出现错误样本,而多储备池回声状态网络在返回24张图片时出现错误样本,且在各返回图片数下均保持最高的准确率。因此,通过多储备池回声状态网络模型得到的语义信息更具鲁棒性。当返回50张图片时,ESN及BPNN对应的查准率分别为90%和87.67%,而本文提出的MESN模型对应的查准率为91.67%,查准率分别相对提高1.86%及4.56%。回声状态网络语义映射模型在具有较高映度的情况下同时具有较快的训练速度,在实验中MESN的平均训练时间仅为1.53s,而BP神经网络的平均训练时间为48.24s。

5结语

篇5

关键词：欠发达地区 非成功大学英语学习者 网络学习 影响因素

中图分类号：H319 文献标识码：A 文章编号：1673-9795（2013）04（b）-0030-02

20世纪90年代以来计算机网络取得了迅猛发展，技术革新极大地改变了教学环境、拓展了教学空间，越来越多的人开始关注如何通过计算机网络来丰富教学形式，提高教学的质量和效益。教育部2002年启动了大学英语教学改革、2004年试行、2007年正式颁布《大学英语课程教学要求》。随着英语教学改革的开展与不断深化，一种以现代信息技术为支撑的全新教学模式在我国经历了讨论―实验―总结―再实验―再总结的过程，在教学界已成为一种教学效果较佳的教学模式。国内许多研究者对利用教育技术促进大学英语教学做过相应研究[1～5]，并取得了丰硕的研究成果。但这些研究大多是对大学英语教学中的某一门具体课程的研究或对某一模式的原则性思考，对于如何在欠发达地区推广网络教学模式，以及非成功大学英语学习者如何利用网络改善其学习现状的研究却甚少。调查发现：关于在欠发达地区推广网络学习模式有其特殊困难，学习者（尤其是非成功学习者）并没有充分利用好先进的信息技术。

1 研究方法

1.1 调查背景和目的

自2004年贵州师范大学进入教育部大学英语教改第一批试点高校以来，师生受益匪浅。但由于生源基础（如：2007级至2011级贵州考生的英语高考成绩不及格率分别为：52.60%，42.10%，53.13%，44.55%和54.95%）等诸多原因，非成功大学英语学习者的人数仍然众多，他们利用计算机网络来改善学习现状的情况并不乐观。调查显示：有84.04%的学生每周课外学习英语的时间不足5小时，31.50%的学生几乎从来不学，73.23%的学生无法保证每周至少两个小时的大学英语网络自主学习。文秋芳指出：非英语专业学生每周课外学习英语的时间应不少于5小时，学习才有显著效果[6]。显然，每周5小时的课外学习时间还不足以解决众多非成功学习者面临的诸多问题。笔者从事非英语专业大学英语教学已逾十年，发现很大一部分学生的学习状态和结果都不是很理想：基础差，学习方式单一，自觉性不强。虽然先进的信息技术为学习者提供了无数的便利，但他们并没有真正利用好那些优势来改善自己的学习现状。本文旨在探索影响欠发达地区非成功大学英语学习者网络学习的因素。

1.2 研究对象

本次研究对象为来自历史与政治学院、机械与电气工程学院和材料与建筑工程学院的130名学生，其英语高考成绩均在20～89分之间。发出问卷130份，收回有效问卷127份。

1.3 调查方法

（1）从招生管理部门获取学生的英语高考成绩，确定调查范围，向非成功学习者发放问卷，将收集的信息输入电脑进行分析整理。

（2）查看学生网络学习记录。

（3）和学生面谈。

2 调查结果

关于非成功大学英语学习者无法保证常规的网络学习的原因，研究对象反映的情况众多，但可大致可归纳为客观原因和主观原因两个方面。

2.1 客观原因

2.1.1 硬件设施不足

该校有70%以上的学生来自经济欠发达的贵州各地，有电脑并可随时上网的学生并不多。调查显示很多学生反映电脑少，没地方上网是学生无法保证常规的网络学习的一条重要原因。目前该校有三个校区：宝山校区、白云校区和花溪校区。花溪校区属新建校区，设施尚不完善，所以关于硬件设施的问题，本次调查并没有对花溪校区作统计。另两个校区共有5间网络自主学习教室，大约有250台电脑供两个年级的学生于周一至周五晚上7点至9点免费使用。以2010级和2011级使用该平台的学生人数来看，大约平均26名学生用一台电脑。

2.1.2 网络原因

网络不通畅、网速慢和外网无法访问学习平台也是学生反映比较集中的一项。基于学校网络安全考虑，只有校园网可以访问学习平台。值得一提的是：网络学习的优点之一就是打破了时间和空间的限制。在硬件设施不够的情况下，访问学习平台的方式和时间再受限制的话，学生迟早会丧失对网络学习的兴趣，这显然违背了网络教学的初衷。校方应充分发挥计算机网络管理人员维护校园网安全的作用，考虑允许外网访问学习平台。另外，网络教学的普遍现状是：懂英语的不擅长计算机网络，懂计算机网络的又不擅长英语。因此，组建既懂英语又懂计算机网络的专业管理团队来维持软硬件设备的正常运行是充分发挥计算机网络在教育领域作用的重要途径。

2.1.3 平台提供的学习内容单一、趣味性不浓

该校使用的是新视野大学英语网络自主学习平台。有学生认为，《新视野大学英语》网络版、光盘版和纸质版几乎都是围绕教材内容的翻版，课外内容拓展不够，即使不参加网络学习，影响也不是很大。

2.1.4 开设的课程繁多，没时间上网

不可否认，很多学生都不可能像重视自己的专业课那样来重视英语课。调查显示：有40.16%的学生认为如果学校不规定英语是必修课，就不选这门课，而且大多数学生每周有30多节课，有的甚至有40节课，平均下来，每天也要上六到八节课。从这种“密集型”的排课来看，学生的确是不大可能有太多的时间分配到大学英语的学习上了。

2.1.5 过多的活动占用网络学习的时间

从笔者的亲身经历来看，只要有活动，某些学院就会给学生批假，（有时一次就会有一二十人请假）。从实际的调查反馈也是如此：“活动多，没时间参加网络学习。”这种“活动第一，学习第二”的做法，在客观上占用了学生网络学习时间，并纵容了某些学生的懒惰。

2.2 主观原因

2.2.1 基础差，对英语不感兴趣

2007级至2011级学生的英语高考成绩的平均不及格率达到了49.47%；被调查的学生中，有45.67%的学生对英语不感兴趣。学习平台无论有多么好，都必须要有学生感兴趣，才可能发挥作用。该校非成功学习者对英语不感兴趣的人数众多。对于这个群体的首要任务是结合实际为他们补基础，而不是机械地完成为所有学生统一制定的教学任务。只有在学有所获的前提下，学生才可能对所学的东西产生兴趣，并主动投入时间和精力。

2.2.2 缺乏计算机和网络基础知识，不喜欢网络学习的方式

有些学生不是很熟悉计算机和网络基础知识，容易对网络学习产生恐慌和抵触。参与网络教学活动，懂得计算机的基本操作、了解网络的一般常识是必备条件。根据相关研究：网络高手容易在网络教学中发现乐趣，因而更容易取得学习上的进步；相反，对计算机不甚精通的学习者往往容易遭受挫折，很难在网络教学中充分发挥自身才干。贫困地区或家境不好的学习者由于经济条件所限，往往在这方面处于劣势，我们必须要根据学习者的情况相应地调整教学活动。对计算机和网络的强烈兴趣往往可以弥补学习者对学科知识较低的热情。

2.2.3 缺乏自我控制能力

有些学生虽然具备计算机和网络基础知识，但他们仍然没有真正利用网络来改善其学习现状。通过与学生面谈和查看网络学习记录，不难发现：有些学生的上网时间记录很长，但并没有真正意义的学习。他们在网上主要是做一些和学习无太大关系的（如玩网络游戏等）事情。

2.2.4 缺乏学习动力

有很多学生学英语就是为了考试拿学分，并不是出于内在的某种需求。鉴于学生基础相对较差的实际，学校组织的考试往往又相对比较简单，所以很多学生实际上不需付出太大努力就可以拿到学分毕业，所以他们的学习十分被动。但问卷中的一项调查结果却让我们看到了希望。问卷中设计了这样一问题：“如果能够获得额外的学分、奖学金或其它奖励，你会努力把英语学得更好吗？”仅有4.72%的学生回答是“不会”。由此可见，在某种恰当的外在刺激下，大部分学生是有愿望把英语学好的。虽然网络学习有其众多优点，但学生接触的是没有人情味的、冷冰冰的机器，教育者应注意适时给予学生恰当的人文关怀，并建立合理的奖惩制度以激发学生的学习动力。

3 结语

网络学习模式打破了时空限制，弥补了传统学习的很多不足。但在欠发达地区，由于经济条件等因素的限制，网络学习模式的优势并没有得到充分发挥；非成功大学英语学习者的人数众多，影响他们网络学习的因素又比较复杂，他们的网络学习现状很不乐观。只有真正做到以学生为中心，因地制宜，各相关部门的通力合作，先进技术才可能在教育中发挥作用。

参考文献

[1] 陈坚林，史光孝.对信息技术环境下外语教学模式的再思考―― 以DDL为例[J].外语教学，2009（6）.

[2] 丰玉芳，蔡玲.多媒体网络环境下大学英语综合课程研究性课堂教学模式的构建[J].外语与外语教学，2009（11）：28-31.

[3] 傅玲芳，杨坚定.基于网络多媒体大学英语教学模式的自主学习能力研究[J].外语与外语教学，2007（10）：36-38.

[4] 李军娇.新形势下基于网络的英语教学模式研究[J].教学与管理，2009（11）：143-144.

篇6

关键词：无线传感器网络 ZigBee技术 IEEE802.15.4协议

中图分类号：TN929.5；TP212.9 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2015）11-0000-00

Abstract： ZigBee technology is a new and emerging low power technology which is the most closely integrated with the wireless sensor network. This paper analyzes the characteristics of ZigBee technology and the network topology of ZigBee， and studies the architecture of ZigBee protocol stack， the hardware platform of wireless sensor based on CC2530 chip， and the process and application of wireless sensor network based on ZigBee technology.

Key words： Wireless sensor network；ZigBee；IEEE802.15.4 treaty

1 引言

无线传感器网络（WSN）是一种融合了微电子、嵌入式计算、现代网络及无线通信、分布式信息处理等先进技术的网络，由大量廉价无线传感器组成。并且这种网络不采用基站或交换机作为中转，又常常被人称为Ad-Hoc网络[1]，是一种特殊的多跳移动无线网络。目前用于无线传感器网络的主要网络技术有Bluetooth、ZigBee、Wi-Fi、以及IrDA等。其中，ZigBee技术以其组成的无线传感器网络体积小、成本低、功耗低、结构简单、放置灵活、扩展方便、安全可靠[1]等特点成为无线通信应用的首选技术。因此，探讨基于ZigBee技术的无线传感器网络实现方案具有重要的实用价值。

2 ZigBee技术

ZigBee在中国被译为“紫蜂”，其突出特点是支持低成本、低功耗、可靠的数据传输、网络容量大、各层次的安全性、易于实现等。

在ZigBee无线网络中，网络拓扑结构大概有3种类型：星状网络结构、串状网络结构、网状网络结构[2]如图2所示。在这之中，每个节点的功能都不一样，有的充当协调器节点，有的充当路由节点，有的则充当终端节点。

ZigBee协议框架[3]是建立在IEEE802.15.4标准之上的。IEEE802.15.4标准满足国际标准组织开放系统互连参考模式，定义了ZigBee的物理层（PHY）和媒体访问控制层（MAC）；ZigBee联盟则定义了协议的网络层（NWK）、应用层（APL）和安全服务规范如图2。这其中ZigBee技术标准包括两个物理层：一个是全球通用的通信信道为16个的2.4GHz频段，其传输速率为250kbps另一个是美国的915MHz和欧洲的868MHz频段频段，信道分别为10个和1个，传输速率分别为40kbps和20kbps。

3 无线传感器网络的构建

本文采用CC2530芯片构建无线传感器网络，CC2530芯片是一款完全兼容8051内核，同时支持IEEE802.15.4协议的2.4GHz无线射频芯片[4]。最大拥有256K可编程FLASH容量，12个10位精度的A/D转换通道，21个双向的I/O端口，由它构成一个微型化的嵌入式系统的无线传感器网络节点，节点硬件组成如图3，可以看出硬件由CC2530芯片上系统收发模块、电源模块、接口模块及传感器模块等。节点的软件包括终端数据采集、实现ZigBee协议栈以及无线通信软件等。

4 ZigBee无线传感器网络的组网过程

在一个ZigBee网络中，只有协调器节点可以建立网络。协调器具有允许设备加入网络和离开网络的功能，并给设备分配内部网络地址，维护邻居表等。建立一个新网络首先是协调器节点的应用层调用NLME-NETWORK-FORMATION.request原语来实现，然后向网络层发出建立网络的请求，网络层收到这个请求之后，便向下层的MAC层发出信道能量扫描的要求，MAC层便调用MLME-SCAN.request原语找到信道能量低于设定能量值的可用信道，然后在可用信道中搜寻ZigBee设备。找到了合适的信道后，便将随机选择一个PAN，它是可以识别一个特定ZigBee网络的标识号，不与原来的冲突，如果没有找到，也通过原语告诉上层结果；如果找到了，就通过原语在MAC层注册这个ID号，作为新建立的无线网络的网络号，并发送MLME-START.request原语，获取PAN ID和信道扫描结果，并通过confirm原语发送给上层。收到PAN开始的状态，NLME将告知应用层它要求的建立网络的状态，这通过NLME-NETWORK-FORMATION.confirm原语来实现[5]。如图4就是协调器建立网络过程图。

ZigBee协调器节点建立网络后，路由节点或终端节点可以加入该网络。加入方式有两种：第一种关联方式，当某设备希望加入网络成为一个子设备时，应用层向网络层发送一个NLME-NETWORK-DISCOVERY.request原语。然后网络层再向MAC层发送服务请求开始信道扫描。根据扫描网络的结果，选择一个网络加入。向网络层发NLME-JOIN.request原语。MAC层发送MLME-ASSCIATE.confirm原语向网络层报告连接情况。另外一种连接方式是子设备以直接方式加入网络。这种情况，网络协调器事先已保存了子设备的64位扩展地址。开始加入网络时，网络层的上层向网络层发送一个叫NLME-DIRECT-JOIN.request原语，这个原语中包含了一个64位的扩展地址，网络层接收到这个原语，就会检查自己的邻居表，是否在邻居表中发现与这个64位地址相匹配的值。如果发现，网络层管理实体就会禁止这个原语。如果没有找到与这个64位地址相匹配的值，网络层将本网络内的唯一的16位短地址分配给这个子设备。

5 结语

基于ZigBee技术的无线传感器网络成本低、功耗低、性能高。本文所采用的基于CC2530无线传感网络系统设计方案不失为一种较为高效、节能、抗干扰能力强的廉价组网方案。像例如环境的监测和保护、医疗护理、目标跟踪、工农业的数据采集等等，基于ZigBee技术的无线传感器网络将得到越来越多的关注与应用。

参考文献

[1]刘瑞霞，李春杰，郭 强.基于ZigBee 网状网络的分簇路由协议[J].计算机工程，2009，35（3）：161-163，181.

[2]施承.基于ZigBcc协议的无线传感器网络关键技术的研究和实现[D].东南大学硕士论文，2006.

[3]张维勇，冯琳，魏振春.ZigBee实现家庭组网技术的研究叨.合肥工业大学学报，2005，28（7）：75 5-759.

篇7

【关键词】双语；网络；结构；建设

本世纪网络传播的盛况正在从真正意义上阐释麦克卢汉在上个世纪的论断：我们很快地接近人的延伸的最后阶段——意识的技术模拟阶段。在这个阶段，知识的创造性过程将被集体地、共同地延伸至整个人类社会。

在今天的网络时代，大容量的存储媒介资源以功能各异、形式多样的应用系统对数字信息进行综合采集、存储、传输、处理和利用，最终通过无处不在的网络平台给我们提供了赖以任意交流的广阔空间。“意识的技术模拟”深入到了所有可以深入的空间，这是原先的传统媒体所无法企及的。“每一项历史性的突破都是在某种需要的驱动下实现的”[1]，网络传播是我们在现代社会推进下对现代技术充分依赖而演化出的传播要求，它对技术的依赖度超过了以往任何一种传播媒介。因此，技术在网络传播中改变着以往的传播趋向，同时也在固化传播中的核心要素。

与以往的传播媒介相比较，网络传播技术的层级传递不可避免，甚至于更加明显。新疆是双语背景最为突出的地区之一，是一个颇有代表性的研究技术与语言在网络传播中显现出的特质的取样地域。通过对以技术为主导的双语背景下的网络发展过程进行考察，可以更加清晰地看到，技术传递的结果导致传播群体的层级聚合。

上世纪90年代，在网络传播已经成为世界性普遍依赖的大众传播媒介的时候，新疆少数民族文字计算机输入法处在研发时期，技术障碍阻止了新疆少数民族网络的发展进程。新疆网络发展经历了一个潜伏期和一个加速期。当这一技术障碍被突破之后，新疆网络的使用空间被完全打开，网络普及出现了一个爆发式的回补空缺的增量。新疆从2004年开始出现用户自创网站，新疆个人网站从当年的16个，在两年中激增到352个，增长了20多倍。目前，新疆已备案网站主体12467个，备案网站13754家，其中外地接入网站数量由2009年底的75%下降为当前的63%。

“意识的技术模拟”在我们用数字化作标识的空间里，其实字符原有的解读功效依然如故。双语背景下的差异性字符在解读功能的基础上增大了文化聚合的能量。如果我们对两种语言和几种语言在网络传播过程的功效做一个对比研究，其呈现出的流动性及聚合性的速度和作用与网络群体形成的关联度在增强，而不是弱化。少数民族语言文字网络在有些传播方向上，跨地域传播的趋势超过了其他文字符号的传播。新疆地缘的特殊性决定了新疆少数民族语言文字网络传播的跨境潜在的势能。

2010年，新疆社科基金项目《网络管理与网络舆情分析》课题组对新疆网民群体特征调查显示，网民群体的集合特征及群体聚合系数处在不断变化中，但它不是此消彼长，而是不同程度地处在同一上升通道。此项调查包括互联网普及率、网民基本概况、网民上网偏好3个方面的内容。通过对调查数据进行分析，我们可以看到新疆网民的以下几个特点：

1.在今天电脑和网络资讯费用与社会普遍可自由支配收入的比差逐渐下降的背景下，家庭网民用户的增长占有绝对的主导趋势，已经改变了6年前的网民结构状况。对被访用户电脑使用地点的分析表明，在家里、单位和网吧使用电脑的用户分别占56.83%、33.69%、9.48%。总体上在家中使用电脑的人群占了很大比重，但乌鲁木齐的情况有所不同，在单位使用电脑的比例略高于在家中使用的比例。

2.网络对报纸、广播、电视三大传统传播媒介的传播形式做了一个集合式的运用。从符号解读的角度分析，网民文字符号解读的能力要求比报纸低，又比广播、电视要高。从网民学历结构来看，其中持有大专学历的网民上网时间最长达到了30.28%，持有研究生学历的网民却只有1.10%。这是一个非常值得注意和研究的数据。

3.全疆只有26.36%的网民表示喜欢上疆内网站，其中克拉玛依市网民较多，占62.50%。乌鲁木齐64.1%的网民热衷上疆外网站。网络在提供海量信息的同时，降低了信息的选择性；传统媒体传播的信息量有限，但提高了信息的选择性。

4.以城市为主体的网民群体的单一结构正在被二元结构取代。在国家不断完善农村信息高速公路建设过程中，农村网民逐步增加。遍布全疆15个地区的新疆兴农网，设有农业科技、农经信息、供求热线等10多个栏目，已发展注册会员10万个（包括涉农单位、乡镇企业、专业农户等），并由此辐射组建农副产品交易中心网站。政府发展网络的主观目的是以信息服务的手段促进农村的经济发展，它潜在地会带来网络示范效应，使一部分群体形成网络依赖，带动这一区域的网民数量的激增。

从以上4个新疆网民群体特征分析网民结构和群体聚合，可以形成网络分析的基本数据。对新疆网民状况的调查显示，新疆的网络结构具有区域性特点，与全国的网民结构相比较，大的走向是一致的，但在具体状况和细微之处，还是有相当的差异性。与传统媒体非常相似的明显特征之一是双语对网络群体的自然分割。这种分割并没有因为网络的任意性和无距离传播而缩小分割的程度，而是受双语因素势能作用引导出了深度转移。

篇8

关键词：模糊自适应Hamming网络；连续汉语识别；隐马尔科夫模型

中图分类号：TP391文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2008)17-21507-04

1 引言

让机器听懂人类的语音，一直是人们追求的目标。在计算机中，通常人们交互界面以键盘为主，而最方便最自然的交互方式首推口述语言。因此语音识别技术一直受到各国科学界的广泛关注。自二十世纪70年展起来的隐马尔科夫(Hidden Markov Model, HMM)由于其对动态时间序列极强的建模能力，目前在孤立词识别、连接词识别、连续语音识别等领域已取得了相当好的识别效果，但HMM方法也有分类决策能力弱、需要语音信号的先验统计知识等缺点，特别是对连续词的识别还很难令人满意。为了提高连续语音识别的准确率，许多改进的方法被提出来。例如，采用由多条并行马尔可夫链组成的并行HMM[1]，基于B P神经网络和隐马尔可夫模型(HMM)的混合声学模型[2]， 基于后验概率解码段模型[3]等。总的来讲，这些方法对于改善基本HMM的识别性能都是有效的，但它们实现起来多数比较复杂，或者缺乏严格的理论依据。

针对上述问题，本文提出一种基于模糊自适应Hamming网络的连续汉语识别方法。该方法将每个HMM状态看成一个模糊自适应Hamming网络系统，用相继的若干帧特征矢量作为系统的输入，构成一种新型的模糊自适应Hamming网(Fuzzy Adaptive Hamming Network,FAHN)，对系统的输出进行预测，从而实现对每个状态的输出概率密度函数进行估计。由于FAHN网络具有良好的聚类特性和一致的全局逼近性[4,5]，因此该方法不仅能有效地在语音识别中引入帧间相关性， 而且能克服状态输出概率密度函数为混合高斯分布的束缚。通过对非特定人汉语连续词的语音识别实验表明，相对于传统的语音识别方法，该方法明显降低了训练时间，在识别率上也获得了较大的提高。

2 模糊自适应Hamming网

由Cheng-An Hung和Sheng-Fuu Lin提出的模糊自适应Hamming网(FAHN)是一种采用动态阈值处理方式和模糊技术的竞争神经网络。

2.1 网络结构

模糊自适应Hamming网由两层子网络组成，包括匹配子网（Matching Score Net）和竞争子网（MAXNET）两部分。在网络输入端前向匹配子网，假设输入样本为X=[x1,…,xn]，且xi∈(0,1)。这里采用互补码编码技术，令xci=1-xi，i=1,…,n,为输入样本的互补样本Xc，在网络输入时将样本X及其互补样本Xc同时输入，即网络输入向量的维数由n变为了2n。采用互补的网络输入方式实际上是对输入样本的一种归一化过程，扩大了对数据特征的表征范围。

该网络采用3层结构：输入层F0、隐含层F1和输出层F2，拓扑结构见图1匹配子网络由输入层F0和隐含层F1组成。功能是计算输入模式与存储在网络中的标准模式 (权值)之间的匹配度。输入层神经元个数取决于输入矢量的维数，设为M，假设输入矢量为X，为克服种类扩散问题及保持稳定的模式编码特性，在输入层计算矢量X的补码Xci=1-X，使输入层的输入矢量变为2M维矢量[X,Xc];隐含层与输出层的神经元个数均为N，代表最大分类数目。

通过权值Wji(i=1,2,…,n; j=1,2,…,2N)与隐含层神经元相连。隐含层输出为Zj=fQ（∑WjiXi），其中fθ(.)选取为分段函数，如式(1)所示：

式中， ρ称为警戒参数，且0＜ρ≤1。θ是一个自适应动态的调控参数，因为它是由警戒参数和输入样本共同决定的，警戒参数的引入实际上就借鉴了自适应共振理论的思想。

2.2 网络的学习算法

模糊自适应Hamming网络的学习采用竞争学习，在每次迭代过程中，最对输出最大的神经元，即获胜神经元所对应的前向权值Wji和竞争层权值?Wj进行更新，其余神经元所对应的权值不作调整。具体的学习算法步骤如下:

第六步：判断网络的当前训练次数k是否大于K，如果小于，则k等于k+1，回到第三步进行新的一次训练;否则结束网络的训练过程。

3 基于 FAHN/HMM的声学模型

由于语音信号中存在非线性特性[6]，因此对语音信号进行处理必须使用非线性工具，为此我们将FAHN网络用于语音信号的建模。如图2所示，每一个HMM状态对应一个模糊自适应Hamming网络系统。设输入特征矢量序列Y=y1,y2,…,yN,HMM的状态序列X=x1,x2,…,xN,xn∈{Sl～SL} 其中Sl表示HMM 的状态。

式(9)是前p帧特征矢量的条件概率，它与基本形式HMM的输出概率不同，即它不仅与所处的状态有关，而且与前p帧特征矢量也有关，因此能在语音识别中有效地利用语音帧间的时间相关信息。过去的HMM模型都假定状态输出概率为混合高斯分布函数，在训练基本的HMM参数时，通常采用最大似然(Maximun Likelyhood)准则，然而实验证明根据ML准则和高斯分布假设所得到的系统并非最优系统而仅是次优的结果。为此，本文采用FAHN网络来取代 HMM 的状态输出概率密度函数，这样对概率密度函数的参数的估计问题，就转变为对FAHN网络参数的优化问题。假定FAHN系统的输入矢量In由前p帧特征矢量构成，即In=(yn-1,yn-2,…,yn-p)，输出矢量On=yn。FAHN系统的实际输出为Kn，则系统的状态输出概率密度函数可表示为:

由式(10)不难看出，系统的状态输出概率取决于FAHN系统对实际语音系统的逼近程度FAHN越逼近真实系统，反映出其输出概率就越大;反之，输出概率就越小。由于每个HMM 状态对应一个FAHN网络，因此在训练FAHN模型参数时，先用Viterbi对齐算法对每个样本的语音特征矢量序列进行动态分割，得到相应的各个状态的起始分割点，再利用FAHN训练算法对模型参数进行训练，通过上述方法可为每个语音单元建立一套FAHN模型参数。在进行语音识别时，采用基于Viterbi译码的帧同步搜索算法，搜索最佳匹配路径，从而实现对语音串的识别。

4 实验与结论

本文使用了80人的语音数据进行连续汉语数字串的实验。每人的语音数据包括汉语数字孤立词发音以及10个不同的7位汉语数码串的发音。其中60人的语音数据用于训练，另20人的语音数据用于测试。所有数据均在实验室条件下用计算机自带的麦克风获得，数据采样率为22.05kHz，量化精度为16bits，每帧为25ms，帧间交叠为10ms，特征矢量由12阶Mel倒谱频MFCC加上归一化能量及其一阶和二阶差分参数共39维组成。实验是针对非特定人的连续词识别。借助HTK工具[7,8,9]，分别采用基本的HMM、BPNN/HMM混合模型以及本文所提出的FAHN/HMM模型进行实验，测试系统的识别正确率和误识率(包括替换错误率、插入错误率和删除错误率)。实验结果如表1所示。与基本的HMM模型相比，结合神经网路的混合模型无论在识别正确率还是在误识率方面都表现更为出色。这表明通过训练神经网络来作为HMM状态输出概率估计器能更好表示语音信号的分布。而由于FAHN网络较BPNN结构简单且更接近人脑工作特性，所以在识别正确率上提高了两个百分点。本文实验是针对非特定人的7位汉语数码串的识别，因此替代错误率明显高于插入错误率和删除错误率。从表1中可以看出采用本文所提出的方法识别率明显提高。

本文提出了一种结合竞争神经网络和隐马尔科夫模型的新的语音识别方法，模糊自适应Hamming网络采用模糊技术和测抑制机制作为隐马尔科夫模型中观察概率输出的估计器，更符合真正语音信号的分布。 BPNN/HMM混合建模方法明显地提高了语音识别系统的鲁棒性，而且这种声学模型能随着实际应用的环境来自动调整模型的参数，使系统模型适合于不断变化的识别环境，从而更好地改善语音识别系统的效果。由于模糊自适应Hamming网络本身结构较为简单、灵活，所以这种声学建模方法可在大词汇量、非特定人和连续语音识别系统中采用。未来的研究工作将集中在改进FAHN网络的泛化能力和将新的识别方法应用于大词汇量的汉语连续识别。

参考文献：

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篇9

关键词：移动网络；语义话题；话题溯源；潜在语义；话题搜索

中图分类号：TP393.092 文献标识码：A 章编号：1009-3044（2016）25-0227-03

Abstract： With the popularity of mobile， the communication， spread and sharing between mobile phone users are building self-organization mobile social network and gradually permeating into People's Daily life， work， study and entertainment. Mobile social network will also become a new real social network model with connecting and integrating the physical space and cyberspace .Of course the increasing and complex information semantic topic research has become increasingly difficult. Therefore， based on the mass， the high order heterogeneous mobile social network data， This article put forward to found ， search， and trace semantic topics to explore social network and the key technologies of semantic topics.

Key words： mobile network； semantic topic； topic roots； latent semantic； topic search

1 背景

随着智能手机等移动设备的普及，使用移动设备来访问社交网络逐渐成为主流，随之带来了大量崭新的研究和应用机会，例如位置服务、传感器技术与社交网络的结合以及针对移动社交网络数据的管理与挖掘等。近期，在多个国际学术会议中，如UbiComp和ACM SIGSPATIAL，移动社交网络都是研究热点。伴随着SoLoMo（Social、Local、Mobile三个字母开头组合而成的，即社交加本地化加移动）概念的风靡，国内外创业公司也开始关注这个领域。

互联网的普及使人类以前所未有的广度和深度及时记录和存储信息，且各种形式的Web社会网络为用户提供了一个信息传播与信息共享的平台。用户与Web的高互动性极大促进了社会行为向Web行为、现实社会关系向网络社会关系的转化过程。然而，目前话题模型是单一同构的纯文本或纯关系模型，无法体现移动社会网络中人-社区-知识三者间的异构关系和动态性。而且移动社会网络上社会化标注不规范性的特点和一些不确定的话题来源会降低算法的效率和性能，使得无法揭示移动社会网络的结构特性、进而更准确地对话题进行发现、检索以及溯源。因此，迫切需要在新的领域出现新的技术的出现对移动社会网络的特性进行全面准确地把握和利用。

2 移动社交网络语义话题的研究

2.1 遇到的问题

由于以人、社区和知识为主体的移动社交网络呈动态变化趋势，如个人社交环境的变化、社区成员的增减和语义话题的改变，使得在人-社区-知识间构建稳定的关联模型变得十分复杂。目前话题模型是单一同构的纯文本或纯关系模型，此类模型无法体现移动社会网络中人-社区-知识三者间的异构关系，而且当前的模型构建算法均不能表达移动社会网络中人、社区和知识三大主体的动态变化过程，因此如何有效的表达人-社区-知识间的异构关系以及移动社会网络的动态性是移动社会网络潜在语义话题发现的基础问题。

其次，移动社会网络上社会化标注具有不规范性。如何对不规范的社会化标注进行准确、智能的规范标注是语义话题搜索面临的新挑战。另外，传统的基于关键词的匹配搜索已经不能满足移动社会网络上实体之间的高阶异构关联特性。例如：当用户在社会网络中搜索一个特定关键词的时候，不仅需要预测用户搜索目标（如：人、文档和社区），还需要在语义话题的层次上进行匹配。这是因为社会网络生成的信息大多数是短文档，很多短文档在语义上和查询相关，但很可能不包含查询的关键词。因此，如何自动预测用户的查询动机以及如何在语义话题的层次上进行语义搜索也是移动社会网络必须解决的难题。

最后，话题的来源具有不确定性。日常生活中话题的传播范围较小，而社会网络的发展放大了个人的话题传播范围。比如，舆情在网络上具有表达快捷、信息多元、互动性强等传统媒体无法比拟的优势。但同时也容易出现一些失真的、虚假的言论。各种不良话题开始借助于社区媒体这种跨地域、跨国界、开放式的通信方式进行传播。特别是反动、不利于社会安定的言论传播，需要找到话题的源头，锁定谣言的散布者以平息谣言，打击非法分子，维护社会稳定。目前的研究主要关注话题的检测和跟踪，而话题的溯源研究还没有相关报道。因此，迫切需要在这方面开展工作。

2.2 关键技术

具体而言，本课题的研究内容如图1所示，主要包括如下几个方面：

2.2.1 隐含语义空间中潜在语义话题的发现

LDA模型描述了社区与知识话题的生成过程，步骤如下：

1）对于每个社区dS，根据θd～Dir（α），得到多项式分布参数θd；

2）对于每个知识话题zK，根据Φz～Dir（β），得到多项式分布参数Φz；

3）对于社区d中的第i个人md，i根据多项式分布zd，i～Mult（θd），得到话题zd，i；根据多项式分布md，i～Mult（Φz），得到社区d的成员md，i。

其中：Dir表示Dirichlet分布，Mult表示多项式分布。这一模型可由下图2表示，改模型表示法也称作“盘子表示法”。其中的阴影圆圈代表可观测变量，隐含变量则由非阴影圆圈表示，箭头方向代表两变量间的条件依赖性，方框表示重复取样并将重复次数显示在方框的右下角。 根据LDA的生成模型，整个基于所有的参数和变量的联合分布概率可以表示为：

使用吉布斯取样法进行Φ和θ的最大概率估算时，为满足语义网络中人-社区-知识的动态特性，分别建立人-社区计数矩阵C和个人-知识矩阵D，在每一次取样循环中，社区di的潜在语义知识话题可通过对社区di中的第j个实体的语义知识话题结构的整个条件后分布进行取样得到。

?ij表示人和社区对应的知识结构不在计数中，当人-社区-知识概率结构发现改变时，矩阵C?ij和D?ij会被更新。在多次迭代之后社区-知识话题分布θd和个人-知识分布Φz的值可以用下以公式估算。

2.2.2 MapReduce的优化策略研究

针对高阶异构对象的同构化，研究统一关系矩阵中线性加权系数在一定区间范围内的最优参数，采用网格寻优方法确定最优参数。考虑到移动社会网络中数据的海量性，基于MapReduce实现高阶异构实体对象的同构化算法。首先，在数据划分阶段将每个系数的范围n等分，这样n阶异构对象最多产生nn个网格区间，在这些网格区间上进行MapReduce计算，每个计算的结果都是候选的最优解，在Reduce阶段将他们输出到最优解集合中。在map阶段，如果map处理的数据网格所含数据较多会影响到map阶段数据处理的性能。因此为了提高Map阶段数据处理的性能，引入贪婪算法思想，在Map数据处理阶段，用近似最优解代替最优解。基于该算法，从待计算的数据集中随机抽取一部分数据，求出最优解放入一个集合A中；然后在随机抽取一部分数据求出最优解，加入到集合A中。直到次数足够多，那我们可以认为集合A中的最优解就是原数据集的最优解。MapReduce的执行流程图如图3所示。

在Map阶段产生的文件需要在Map端、Reduce端两端并行的传输，而如果当多个Reduce端同时读取到一个Map端的数据时，就会造成数据传输的阻塞，降低效率从而使得性能急剧下降。因此，为了提高数据传输的性能，本文提出一种数据主动推送的方式来代替MapReduce编程模型中Reduce节点读取Map节点数据的规约方式。首先用代替原模型的集合，在执行完Map操作后，调用NKV路由算法，计算出效率较高的集合。该集合表示key值为S-Key的结果，应该被推送到key值为R-key的Reduce节点上。

2.2.3 话题溯源递推过程的终止条件研究

话题溯源时确定话题的终止条件，必须掌握话题的传播模型。已有的话题传播模型假设网络是静态的，而没有考虑到网络的动态变化过程，且假设每个节点仅仅有两种状态。为解决这些问题，我们提出话题传播的网络动力学模型ANR，使用三个状态，并基于场理论考虑网络的动态变化过程，研究话题端到端传播的临界点。以N表示未接触话题状态（未激活状态），A表示接触话题并传播状态（激活状态），R表示接触话题而不愿传播状态（即免疫状态）。设未激活态到激活态的概率为，激活态到免疫态的概率为μ，则三种状态的动力学方程为：

设a（t），n（t），r（t）分别为A，N，R状态的密度，当传播话题人员与不愿传播话题人员充分混合以后，ANR模型的动力学可以用以下微分方程组描述

随着时间的增加，话题溯源的范围越小。经过充分的迭代缩小话题范围，最终话题的源头就可以找到。话题的传播密度r（T）与传播率存在一一对应关系。只有当阈值

其中为移动社会网络图生成矩阵的最大特征值。

3 结束语

移动互联网的普及使人类以前所未有的广度和深度及时记录和存储信息，且各种形式的社交网络为用户提供了一个信息传播与信息共享的平台。而本文以移动社会网络数据的海量性、高阶异构性和语义信息不完整性为应用背景，以语义话题发现、搜索和溯源为目标，以建立移动社会网络信息关联体系为核心，以移动社会网络中高阶异构的"人-社区-知识实体"海量信息关联挖掘为切入，从潜在语义话题发现、海量数据优化策略算法以及话题溯源三个方面对移动社交网络语义话题进行说明，更好地处理和理解移动社会网络中的数据，并在此基础上实现语义话题的发现、检索以及溯源，推进社会网络的进一步发展。

参考文献：

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篇10

LTE SRLTE终端 QPCH ESR

1 引言

随着国家对于LTE网络运营牌照的发放，基于前期LTE网络覆盖的有限性以及LTE网络不同的语音业务类型，行业内提出了不同的4G移动终端解决方案，其中包括CSFB with DualRx、SVLTE、SRLTE等，这些解决方案的共同点都是使用LTE网络来承载高速数据业务，使用CS域网络来承载语音业务。

SRLTE终端语音解决方案主要应用于CDMA运营商的LTE网络中。终端上只有一套收发信机，可以同时接收LTE网络和1x网络的信息，在2个网络待机，实现双待机，但是只能和LTE网络或1x网络进行通信。终端处于LTE的空闲态或业务态时，根据网络侧的相关参数配置定期跳转到1x网络监听是否有寻呼，若监听到寻呼信息，则由LTE网络转换至1x网络建立语音通话或者其它CS域的业务收发。终端完成相关的CS域业务收发后根据当前网络信息回转至LTE网络。

由于SRLTE终端语音解决方案的特殊性，故对CDMA网络运营商提出了不同于SVLTE终端和CSFB终端的网络参数配置要求。本文重点讨论SRLTE终端在网络参数不同配置下的性能表现。

2 QPCH功能对SRLTE终端吞吐量的影响

对于传统的CDMA网络而言，手机监听寻呼时需要对整个时隙亦即每个PCH信息进行解码，且寻呼信息的编码复杂，解调有较高的难度，因此会导致终端比较耗电，特别是对于SRLTE这种只有1套收发机的终端而言更甚，在LTE业务态时每次间隔一定时间返回1x网络监听寻呼都需要解调每个PCH信息，这会加大终端的解调时间以及电量消耗。而QPCH（Quick Paging Channel快速寻呼信道）是用于辅助指示终端采用高效方式监听寻呼信道，QPCH不仅编码简单，而且终端不用监听整个时隙，只需监听每个时隙中的2个符号（2bits），只有这2个符号指示终端应去监听寻呼信道时，终端再去监听相应的寻呼信息即可，这有助于SRLTE终端提高数据性能，并延长终端待机时间（试验数据证明约能延长10%～20%）。在LTE业务态时，若网络侧开启QPCH功能，在LTE速率相同的情况下，在规定时间T内能传输更多的数据。

（1）网络侧没有开通QPCH功能时，在时间T=10s时间内，终端每2.56s返回CDMA监听一次寻呼，每次监听需要监听整个时隙约为80ms。在T时间内，10s时间内需要占用320ms离开LTE去监听1x寻呼。每次监听1x寻呼过长会导致LTE业务的吞吐量下降并且使无线eNodeB基站对该终端的资源调度优先级下降，如图1所示：

图1 QPCH关闭的情况下SRLTE终端监听1x寻呼

（2）网络侧开通QPCH功能时，在时间T=10s时间内，终端每2.56s返回CDMA监听一次寻呼，每次监听只需要监听QPCH的2个bit耗时约为20ms。在T时间内，10s时间内只需要占用80ms离开LTE去监听1x寻呼。只相当于QPCH功能没有开启时监听1x寻呼耗时的1/4，如图2所示：

图2 QPCH开启的情况下SRLTE终端监听1x寻呼

（3）通过在试验网的同一个地点进行QPCH打开和关闭的SRLTE终端上传和下载速率测试。从测试结果可发现，在QPCH打开的情况下，SRLTE终端的上传速率平均提升7%，具体如表1所示：

表1 QPCH打开或关闭对终端上传下载速率的影响

QPCH FDD DL/Mbps

平均值 FDD UL/Mbps

平均值

打开 12.96 29.92

关闭 12.59 27.96

对比 -2.85% -6.55%

3 ESR功能对于SRLTE终端性能的影响

3.1 SRLTE终端主被叫建立时发起的ESR流程

SRLTE终端主被叫流程如图3所示：

图3 SRLTE终端主被叫流程

（1）终端主叫流程

终端附着于LTE网络;

终端发起主叫时直接向LTE网络发起ESR挂起流程;

完成ESR流程后，终端从LTE状态切换到1x状态，并且发起Page Response等语音呼叫流程;

主叫结束后，终端从1x状态回复到LTE状态并重新附着LTE网络。

（2）终端被叫流程

终端附着于LTE网络;

终端从LTE状态切换到1x状态去监听1x寻呼;

终端确认收到1x网络寻呼;

终端从1x状态切换到LTE状态并向LTE网络发起ESR挂起流程;

完成ESR流程后，终端从LTE状态切换到1x状态，并且发起Page Response等语音呼叫流程;

被叫结束后，终端从1x状态回复到LTE状态并重新附着LTE网络。

3.2 终端处于LTE业务态下被叫耗时流程统计

SRLTE终端在LTE业务态时从监听到有来电寻呼到收到网络发起的Page Response（建立通话连接）一系列过程如下：

（1）被测终端正确解码QPCH信息，QPCH标注有该终端的来电寻呼，终端解调QPCH耗时为T1;

（2）终端解调PCH信息耗时约为T2;

（3）由于终端是单射频终端，终端在建立1x通话前，需要LTE的相关业务及信令处理好才能建立1x通话，终端需从1x状态切换到LTE状态，耗时为T3;

（4）终端在LTE业务态下直接向网络发出ESR，等待网络回复耗时T4后，终端挂起LTE相关业务及信令流程;

（5）终端从LTE状态切换到1x状态并收到网络回复的Page Response，耗时约为T5。

LTE业务态下被叫耗时流程如图4所示。

3.3 终端处于LTE空闲态下被叫耗时流程统计

SRLTE终端在LTE空闲态时从监听到有来电寻呼到收到网络发起的Page Response（建立通话连接）一系列过程如下：

（1）被测终端正确解码QPCH信息，QPCH标注有该终端的来电寻呼，终端解调QPCH耗时为T1;

（2）终端解调PCH信息耗时约为T2;

（3）由于终端是单射频终端，终端在建立1x通话前，需要LTE的相关业务及信令处理好才能建立1x通话，终端需从1x状态切换到LTE状态，耗时为T3;

（4）终端由于需要发出NAS层信令（ESR），在空闲态下需要重新建立RRC Connection，耗时为T4;

（5）建立RRC Connection后终端向网络发出ESR，等待网络回复耗时T5后，终端挂起LTE相关业务及信令流程;

（6）终端从LTE切换到1x模块并收到网络回复的Page Response，耗时约为T6。

LTE空闲态下被叫耗时流程如图5所示。

3.4 各状态下的被叫耗时测试结果

SRLTE终端在网络ESR功能开启或关闭下的终端被叫耗时测试结果如表2所示，测试表明网络侧ESR功能打开，对于SRLTE终端而言能正确挂起LTE连接以及更快地建立被叫通话连接。

4 总结

随着SRLTE终端技术的发展以及对未来双卡SRLTE终端的展望，SRLTE终端在成本、外观设计、体积等方面有更大的优势，将为运营商带来更强的竞争力。但相对于SVLTE终端的双射频而言，SRLTE终端的单射频需要LTE网络及CDMA网络在参数配置方面做更多的优化，才能让用户有更好的体验。

参考文献：

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