序論：好文章的創作是一個不斷探索和完善的過程，我們為您推薦十篇積累的名言范例，希望它們能助您一臂之力，提升您的閱讀品質，帶來更深刻的閱讀感受。

篇（1）

少年樂相知，衰暮思故友。

不塞不流，不止不行。

篇（2）

鍥而舍之，朽木不折；鍥而不舍，金石可鏤。

生活就像海洋，只有意志堅強的人，才能到達彼岸。

三軍可奪帥也，匹夫不可奪志也。

重復是學習之母。

學而時習之，不亦說乎。

完成工作的方法是愛惜每一分鐘。

精誠所至，金石為開。

篇（3）

三軍可奪帥也，匹夫不可奪志也。

勿以惡小而為之，勿以善小而不為，惟賢惟德，能服于人。

人生應該如蠟燭一樣，從頂燃到底，一直都是光明的。

篇（4）

3、天才就是無止境刻苦勤奮的能力。作者：卡萊爾 。

篇（5）

一、示范

每天上課前，我改變以往全體學生起立向老師問好的“老師好”為齊聲誦讀經典名言警句（預先由教師板書在小黑板上或教室黑板的一側），讀后要求學生抄寫在日記本上。這樣做的目的是示范引路，告訴學生要注意書寫的工整性和名言警句來源的準確性（要求注明名言警句的出處、作者）。

二、實習

在這個階段，我采取“名言警句值日”的方法，開展名言警句接龍――由語文科代表首先“值日”，將自己當天積累的名言警句認真謄寫在“名言警句火炬簿”上后傳遞給下家。就這樣，輪回接力，一輪下來，正好是期中，每學期可以接龍兩個回合。一般來講，每學期可積累一百則名言警句。在接龍過程中，如果有誰失職，科代表有權處罰他重新“值日”。這樣，不僅可以培養學生良好的閱讀、積累習慣，更重要的是能增強他們的合作意識和責任感。

三、整理

在一個學年結束之前，即“名言警句值日”達到四個回合時，我指導學生將平時積累起來的名言警句進行分類，用專門的筆記本整理出來進行展覽，讓同學們大飽“眼福”，相互學習、相互促進、共同提高。名言警句共分十個類別――愛心篇、立志篇、真理篇、理想篇、青春篇、修養篇、勤奮篇、毅力篇、事業篇、友誼篇。這樣的分類整理，一方面可強化學生的記憶，另一方面可為學生作文提供充足的營養，從而提高他們的寫作水平。

四、仿寫

所謂仿寫，即以名言警句的結構特點或是修辭手法等作為借鑒，運用聯想、想象，寫出一句具有新意的“名言警句”。仿寫同樣由語文科代表按前面的要求首先“值日”，先寫出名言警句，再寫出仿句。如：“莫等閑，白了少年頭，空悲切。”（岳飛《滿江紅》）仿句：“勿虛度，廢了黃金時，只哀嘆。”

篇（6）

3、從垃圾中淘寶不如變垃圾為寶。 ——日本民諺

篇（7）

大學生創造意識和發明創造能力欠缺的原因

傳統教育體制是“滿堂灌”的應試教育，造就了學生跟著教師走、教師跟著標準試卷走的思維模式。在學校里，按部就班、聽話的學生往往被認定是好學生，而思維活躍、具有擴散思考能力的學生經常被誤認為不聽話，瞎折騰。在大眾觀念的壓力之下，學生的創造精神經常被扼殺在萌芽里。在應試教育時代，分數就是人生的全部，這種觀念使得學生只學習好好要考，拿到高分就萬事大吉。久而久之大部分學分都是理論修養差、知識面太窄、綜合能力弱。這樣的高中畢業生到了大學階段，知識容量不夠，創新意識差、發明創造能力弱，難以適應社會主義市場經濟對人才素質的新要求。

激發學生的發明創造意識，營造創新創造的校園文化氛圍

針對大學生創造意識和發明創造能力欠缺的原因，想要提高學生的發明創造能力，首要是營造良好的校園文化氛圍，激發學生的發明創造意識。通過開展以發明創造為內容的學校主題教育和實踐活動、開展大學生發明創造與科技創新競賽活動、舉辦大學生發明創造與科技創新成果展，營造創新創造的校園文化氛圍。

（1）開展關于發明創造的講座，讓學生認識發明創造的巨大作用。針對電氣信息類的大學生，講座選題需要側重近代電氣電子信息科技對現代生活的影響。比如說電燈的發明、電報電話的發明等等。或是最近流行的iphone的更新換代，每一次更迭都伴隨著技術的革新。這些都是和大學生實際生活中息息相關的東西，肯定能點燃學生們的熱情。

（2）為了讓大學生和發明創造拉近距離，在講座中舉例說明一些小的創造如何改變生活。比如說最新一代的空調，裝上攝像頭，就可以監控室內幼兒是否踢被，實時調整空調溫度，實現家居智能化。基于電學知識而發明的捕鼠器，可以幫助很多地方改善居住環境。通過生活中的小發明創造，讓學生認識到發明創造人人可為，通過學習增長知識，增長才干，也可以開發自己的創造潛能。

開展創造性思維能力訓練

想要提高大學生的發明創造能力，還需要對學生進行創造性思維訓練。要理論學習和實踐相結合，有目的、有計劃、有步驟地展開，全面提高學生的創造素質。訓練的形式有集體討論訓練和個人分散訓練。

集中討論訓練

集中訓練主要以座談會、討論會形式進行，開展創造性思維廣度、深度和力度訓練。組織學生討論，針對電氣信息類的學生，著重查找家電產品和電子信息產品存在的不足甚至危害。針對某缺點和不足，組織學生進行創新設想，各抒己見，從眾多創新設想中選出最佳方案；進行創新設想時，鼓勵學生思維獨特新穎，與眾不同；對某產品進行創新設想時，盡量向多功能的方向思考。

個人分散訓練

要求學生多觀察生活，分析對生活密切的電氣電子類產品。把創造設想記錄好，定期和同學討論分析其可行性，大家針對某一設想提出建議和意見。對可實施的設想，組織實施。開展個人分散訓練，目的在于培養創新精神，養成創新習慣。

學習發明創造方法，指導創造實踐

創造技法主要有還原法、智力激勵法和缺點列舉法。還原法是把創造的起點回歸到產品創造的原點上，它可以幫助創造者克服習慣性思維。智力激勵法是利用智力激勵討論來集思廣益的方法。缺點列舉法是列舉產品缺點，然后針對產品的不足，提出創新設想的方法。將三種方法綜合運用，指導大學生從小發明創造入手，通過聯想、類比、組合、移植、演變、逆向思維等方式，結合創造技巧，開拓擴展思路，產生大量創新設想，尋找更優方案。

為促進激勵推進相應的保障措施

加強基礎條件建設，為學生開展發明創造活動提供保障

充分利用現有實驗室、創新基地，組織學生開展形式多樣的科技創新活動，積極引導學生開展發明創造，鼓勵學生多出成果、出好成果，為廣泛開展發明創造活動奠定基礎。

實施創新創業訓練計劃

針對有意向進行發明創造的學生，學院派專業老師組織全面的創新創業訓練計劃，提高專業的創新素養，逐步進行發明創造活動。

定期組織學生參加電子設計大賽

為了訓練電氣信息類大學生的發明創造能力，將理論和實際結合，學院每年都會組隊參加廣西區電子設計競賽，優勝隊伍推薦參加全國電子設計競賽。這種參賽經歷對電氣信息類的學生進行發明創造活動是非常重要、可貴的。

制訂鼓勵大學生開展發明創造、申請專利活動的計劃，組織專利申請培訓

定期組織開展相關活動，做到活動情況要有記錄、有檔案。把創新活動納入年度工作計劃與教學工作同部署。同時，在年底考核時開展總結評比表彰活動。針對大學生中有成熟的發明創造，鼓勵支持其申報專利，邀請專利公司的專家來授課、對學生和輔導老師進行培訓和指導。對申報專利的學生，學校提供全程服務，積極幫助整理資料，確保專利申報的質量。

針對大學生本身的發明創造能力的激勵措施

研究設置創新學分及其實施方案

設置創新學分，根據每個創新科技成果的分量等同于一定的選修課的學分。在市級創新類型活動比賽中的獎項，等同于專業選修課的2個學分。在省級創新類型活動比賽中的獎項，等同于專業選修課的3個學分。在國家級級創新類型活動比賽中的獎項，專業選修課等同于4個學分。

研究設立發明創造成果獎學金及其實施方案

為了激勵大學生的發明創造，給大學生進一步進行發明創造提供一定的經濟支持，設立發明創造成果獎學金。如果發明創造成果是市一級認定，獎勵500元人民幣。如果發明創造成果是省級認定，獎勵1000元人民幣。如果發明創造成果是國家級，獎勵1500元人民幣。

研究學生發明創造能力評估與畢業設計、就業、保送研究生掛鉤的實施方案

分析發現，凡學生發明創造能力強的，畢業設計的成績基本上在優良水平，有些畢業設計更是學校優秀。因此可以在畢業設計環節進行傾斜，比如將該生的發明創造正果直接認定是畢業設計成果，學生只需要撰寫相應的論文即可，該政策對于需要時間進行創新活動的學生來說是非常有吸引力的。

在就業時，進行過發明創造的學生在簡歷上面的經歷相對豐富，有說服力，更能打動用人單位的心。在推薦畢業生的時候，針對那些發明創造成果豐富的學生，就業指導老師可以直接推薦給相應的用人單位，為學生提供更好的就業環境。

目前，很多學生愿意進一步讀研深造。為了改善研究生的生源，可以將保研政策和發明創造成果（含專利、論文、創新成果、比賽獎項）掛鉤，進一步激勵學生的發明創造熱情，為學生讀研究生提供相應的獎勵政策。

研究對申報或者獲得專利授權的學生獎勵方案

對于申報國家專利的學生，無論專利獲得授權與否，都給予100元經濟補助。對于被國家知識產權局受理和授權的，除享受省、市、縣相關專利補貼政策外，分別給予300元和1000元獎勵；并將成績記錄于學生檔案。優秀科技創新作品，優先推薦參加市以上科技創新作品評獎，并優先推薦市、自治區級科學技術獎項，同時按獲獎等次予以獎勵；優秀專利成果，同時在學校網絡、市級主流媒體上給予宣傳和推介。

針對指導學生發明創造的教師的激勵措施

為了進一步輔助學生進行發明創造，需要給指導學生進行發明創造的指導老師一定的激勵，加深效果。

對相應的指教老師進行物資和精神獎勵

對發明創造成績突出的指導教師，根據成果的級別高低（國家級、省級、市級），分別給予800元、500元和300元的物資獎勵，并發相應的優秀指導教師榮譽證書，以資鼓勵。在年終考核的時候，將學生的發明創造成果納入指導教師的考核數據，參與學校的年終評比。

篇（8）

中圖分類號：H04 文獻標識碼：A 文章編號：1673-2596（2017）01-0106-04

一、引言

Z料庫（Corpus）是指為了某種研究目的，運用科學的方法進行系統收集的語言文集，即大型的書面語和口語的自然語言材料的集合。語料庫擁有大量真實可靠的語言材料，能夠全面且準確地代表某種語言或某個方面的語言特征，不僅為語言研究提供了廣泛的言語素材，同時也促使語言研究方法發生了革命性的改變。自20世紀80年代以來，基于語料庫的翻譯研究在國內外已經成為了翻譯研究領域中新興的研究模式，英國學者Mona Baker在1993年發表了《語料庫語言學與翻譯研究：啟示與應用》（Corpus Linguistics and Translation Studies： Implications and Applications），奠定了“語料庫翻譯學”的研究基礎。語料庫翻譯學以翻譯文本為研究對象，從大規模翻譯文本或翻譯語言整體著手，采用語內對比與語際對比相結合的模式，對翻譯現象進行描述和解釋，從而探索翻譯的本質[1]。語料庫為翻譯學研究提供了新的工具，開拓了新的思路，拓展了翻譯的研究范圍。Baker把為不同研究目的設計的翻譯語料庫分為三類：平行語料庫、多語語料庫和類比語料庫。Baker認為在這三種語料庫中，類比語料庫對翻譯研究的意義最大。類比語料庫是指由不同語言的文本或同一種語言不同變體的文本所構成的語料庫，包括兩個或兩個以上的子語料庫。與平行語料庫不同，類比語料庫的子庫之間沒有翻譯關系，其類比性在于所采語料具有相同或相似的平衡性和代表性[2]。通過類比語料庫兩種文本的比較分析，研究者可以探索在特定歷史、文化環境中翻譯的規范，發現翻譯文本的一些特殊規律，即翻譯的普遍性。翻譯語言的突出特征是在詞匯方面，主要是翻譯文本中用詞常規化，并出現了新的詞語組合。這種新的詞語組合正體現了翻譯文本中的詞匯搭配特征[3]。因此，翻譯文本的語言特征突出表現在詞匯方面，尤其是詞匯的搭配特征，搭配模式的差異能夠反映出原生文本與翻譯文本的差異。詞匯的搭配特征體現了語言形式在語境中所實現的具體意義，真實反映了詞匯在語言交際中被經常使用的、習慣性的搭配形式。

近年來，隨著語料庫翻譯學的不斷發展，國內外已經出現了開展基于語料庫的翻譯文本詞匯的搭配特征研究，然而利用語料庫對中醫英譯文本中詞匯搭配的實證研究并不多見。中醫文本在詞匯方面具有很多鮮明的特點，有著大量固定的短語和搭配，因此本文作者利用語料庫，對動名搭配在中醫英譯文本和醫學英語原文文本的使用情況進行統計研究，進而對比分析得出醫學文本中動名搭配的規律，旨在為中醫文本的英譯提供一些參考，即如何在中醫文本英譯中選擇合適的詞語進行搭配，發掘詞匯搭配對中醫文本解讀與翻譯的現實指導意義。

二、研究設計

（一）研究對象和問題

目前國內外對動名結構的研究主要是從文體、語法和語義等方面進行，本文側重于動名結構在語義方面的研究，即如何通過詞語搭配來體現醫學語言的特點。

本文致力于解決以下兩個問題：

1、醫學語言中動名搭配有什么特點？2、英譯中醫文本與醫學英語原文在動名搭配上有什么不同？

（二）語料與研究方法

本文的研究基于兩種類型的語料庫，即本族語語料庫BNC（British National Corpus）和自建的小型中醫英語語料庫。BNC是目前網絡上可直接使用的最大的語料庫之一，也是目前世界上最具代表性的當代英語語料庫之一，該語料庫書面語與口語并用，其光盤版詞次超過1億，其中書面語語料庫9千萬詞，口語語料庫1千萬詞。本文作者自建的中醫英語語料庫選取《黃帝內經q素問》的三種英譯本為翻譯英語語料，分別為李照國的譯本、Maoshing Ni的譯本、Iliza Veith的譯本。《黃帝內經》是我國現存最早具有的醫學著作，反映了從上古時代至秦漢時期的主要醫學成就，是最重要的中醫典籍之一。《素問》是《黃帝內經》的重要組成部分，它系統詳盡地論述了中醫學的基礎理論和臨床實踐，包括陰陽五行、形神關系、藏象經絡、病因病理、辨證診斷、預防養生、運氣學說等各個方面，直到今天，《素問》仍然是學習中醫者的必讀之書，也是西方國家研究我國古代文明史和醫學史的重要著作。從1925年至2005年之間正式出版的《黃帝內經?素問》有11種不同的英文譯本，這些豐富的英語語料為中醫英語語料庫的建設提供了充分的前提。本文作者選取的三種英譯本在譯者的背景知識結構、翻譯策略以及目標讀者等方面各具差異，因此能夠比較全面地代表中醫英譯文本的語言特征。李照國的《黃帝內經》英譯本是《大中華文庫（漢英對照）》之一，具有學術性和權威性。譯者本人以漢語為母語，英語為外語，既是醫學博士也是翻譯家，有著系統地中醫系統理論知識和扎實的英語翻譯功底，強調譯文的準確性，注重保持原著古樸的風格。Maoshing Ni的《黃帝內經》英譯本主要是面對一般英語讀者，使用的普通英語詞匯較多，語言通俗明白，篇幅也相對較長。譯者出生于中醫世家，幼年移居美國，長期生活在英語環境中，以漢語為母語，英語為第二語言。Maoshing Ni是在美國行醫教學的臨床醫生，側重譯文的臨床使用價值，在譯文中引入了許多現代西醫概念，旨在用現代的方式解讀《內經》。Iliza Veith是美國約翰霍?普金斯大學醫學史研究所的一名醫史學家，英語是其母語。雖然Veith僅僅翻譯了《素問》的前34章內容，但其譯本是第一部公開出版發行的較為完整的《內經》英譯本，以其譯文語言流暢、可讀性強而受到許多人的推崇，而且該譯本目前仍然是國外許多著名大學中國醫學史課程的指定讀物。

研究分為三步：語料的檢索與選擇、語料的對比與分析、結果的對比與統計。

首先將所選的翻譯英語語料經過文字掃描和格式轉換為Word文檔，校對后匯總成為一個小型中醫英語語料庫。為了便于提取研究數據，對語料庫進行詞性附碼標注，并對標注結果做人工抽檢，盡可能保證標注的準確性。然后用AntConc軟件對自建的小型中醫英語語料庫進行統計分析，得出高頻動詞的使用情況，選擇其中三個作為分析對象，隨機各抽取200組動名搭配，并分析這三個高頻動詞的搭配使用情況，最后通過BNC語料庫進行檢索，得出這三個高頻動詞在不同類型文本中的搭配情況，然后借助統計軟件Excel進行統計分析，找出醫學英語和其它類型文本的動名搭配的不同，進而為英譯中醫文本的詞匯搭配提供參考。

三、數據統計與分析

（一）~頻的統計

詞頻是指某一詞項或某一類詞匯在語料庫中出現的總頻數，統計詞頻可以為語篇的文體或者語體特征提供某些參考信息。詞語搭配研究的中心應是實詞的行為，搭配研究應主要選擇實詞為節點詞進行，功能詞或語法詞的行為大都已由語法學家作了詳盡的描述[4]。因此，本文選擇節點詞的第一標準就是實詞。而且在四大類實詞（名詞、動詞、形容詞和副詞）中，名詞和動詞的搭配能力最高，因此進一步將本文研究的節點詞界定為動詞。英文文本庫常用的統計數據包括以下幾項：形符（Token）數、類符（Type）數、類符/形符比（Type/Token Ratio）、詞長（Word Length）、平均詞長（Average Word Length），等等。本文采用WordSmith 5.0對自建的中醫英語語料庫作了常用參數統計，獲取總體統計信息，然后按照詞形頻率從高到低對該語料庫的動詞詞形進行排列，選取前20個詞，其結果見表1。

因本文研究的重點是醫學英語文本的動名搭配，所以從表格中選擇了其中三個與醫學聯系較為緊密的動詞：influences， caused，treating。

（二）動名結構搭配詞的提取

用AntConc軟件檢索自建的中醫英語語料庫中這三個動詞（influences， caused，treating）的搭配，要求搭配詞必須是名詞詞性，而且其充當的句子成分是做賓語。因此，研究時對不符合研究要求的搭配詞予以剔除，分別為這三個動詞留下符合要求的200組顯著性搭配詞。因為BNC自帶檢索數據分析功能，能夠選擇在不同年代不同體裁文本中的搭配，所以直接把這三個動詞（influences， caused，treating）輸入BNC中，選取符合研究要求的搭配文本，然后與之前的數據進行定量和定性相結合的分析。

（三）數據的分析

從表2中發現，動詞influence在原生英語語料庫中與sphere搭配最多，其次是與decisions搭配，而在翻譯英語語料庫中與factors搭配最多，其次是與range搭配；從表3中發現，動詞cause在原生英語語料庫中與trouble搭配最多，其次是與harm搭配，而在翻譯英語語料庫中cause往往以被動形式出現，與damage搭配最多，其次是與problems搭配；從表4中發現，動詞treat在原生英語語料庫中與patients搭配最多，其次是與symptoms搭配，而在翻譯英語語料庫中treating往往以進行時態出現，與disease搭配最多，其次是與pain搭配。

本文研究發現，原生英語語料庫中所選的節點詞的搭配數目要明顯高于翻譯英語語料庫中的搭配數目，這表明醫學英語原生文本在用詞方面變化多，用到的詞匯量要大于翻譯文本，這一點沒有超出預料，畢竟英譯中醫文本多是由譯者完成，在用詞方面沒有原生英語文本豐富。在翻譯文本中一些高頻詞匯搭配的表達方式，一旦被廣泛接受，就可能進入目的語，成為多個近義表達式的翻譯對應項，因此可以部分證實翻譯語言傾向于詞匯簡化現象。

翻譯文本中搭配模式的常規化指的是非典型搭配詞在翻譯文本中比例較小或沒有。非典型搭配詞指不是其基本義的，而是修辭性的、俗語的、變體的等的搭配詞[5]。本文研究表明，與原生英語文本相比，翻譯文本中動名搭配在整體上具有常規化的傾向。以動詞“treating”為例，在原生英語文本中該詞的搭配詞中有不是該搭配詞的基本義，而是修辭性搭配詞，往往是在口語語料中出現俗語化。但是該詞的修辭性搭配在翻譯英語文本中未找到，在翻譯語料中動詞“treat”往往與名詞disease的搭配，而且表現為“treating …disease with…”的固定搭配。如將中醫術語“寒因寒用”譯成“treating cold with cold”就比“using medicines of cold nature to treat pseudo-cold syndrome”簡潔得多，而且更加符合英語的語法規則。

翻譯文本中異常搭配指的是由翻譯引入的外來的不符合目的語常規的搭配，即翻譯文本讀起來有翻譯腔。目前語料庫的技術手段還有限，對異常搭配的判定主要是依據人的判斷、詞典和語料庫的查找[6]。因此，對本文選取的三個節點詞的搭配是否存在異常搭配情況只能通過人腦來判定。篩查后發現，翻譯文本中這三個節點詞僅僅只存在少量的異常搭配，而且搭配的名詞大多是在原生英語語料中沒有對應詞的中醫術語，這些異常搭配可以不予以考慮。這一點表明，翻譯中醫文本時受源語影響而產生的異常搭配特征不明顯。

四、結論與啟示

總結起來，基于語料庫的英譯中醫文本中動名搭配特征的類比研究發現如下：

（1）與其它文本相比，醫學語言中的動名搭配更為簡煉，被動形式使用較頻繁，動名搭配模式相對比較固定，醫學詞匯的選擇體現出醫學語言專業性與簡明性的特點，搭配結構簡單，邏輯性強；

（2）英譯中醫文本的選詞范圍較醫學英語原文相比有些狹窄，而且節點詞對搭配詞語的影響程度遠遠不如目標語，體現出譯者翻譯時受源語的影響，選詞有一定的局限性，在動詞使用上與目標語有差異。

語料庫可以為中醫文本翻譯提供大量真實自然的語言數據，更加客觀全面地顯示中醫英語的特點和內在規律。運用中醫英語語料庫研究詞匯搭配特征，有助于探索中醫英語翻譯的普遍規律，把握翻譯文本自身的特征，為中醫英語術語標準化提供事實上的依據。同時，通過檢索本族語者的語料庫，探索醫學英語詞匯的構成規律以及習慣搭配，深入挖掘醫學英語詞匯涵義，可以為中醫文本的英譯提供新的翻譯思路和翻譯方法。

――――――――――

參考文獻：

〔1〕王克非.語料庫翻譯學十五年[J].中國外語，2008（6）：9-14.

〔2〕Olohan， M. Introducing Corpora in Translation Studies[M]. New York&London： Routledge， 2004：233-250.

〔3〕Toury.G. Descriptive Translation Studies and Beyond [M]. Amsterdam/Philadelphia ：John Benjamins， 1995：208-209.

篇（9）

實驗方案設計的原則是：科學性：實驗原理、實驗方法和操作過程必須科學、嚴謹、合理；安全性：實驗操作要安全可靠、對環境無污染或污染小、對人身無傷害；可行性：方案要切實可行，所選儀器、藥品、裝置經濟可靠；簡約性：裝置簡單，操作簡便，步驟少，現象明顯，效果好.解方案設計題目的基本步驟是：①從題干中獲取與試題有關的概念、原理及設計的方案，了解要探究的問題和實驗的目的.②回憶相關的概念、原理，然后抓住概念和原理對試題呈現方案的每一步進行具體分析，特別是對比實驗的不同進行分析，并明確每一步的目的：或由操作推出現象，或由現象得出結論，或反推，或模仿試題中的方案，自己重新設計新的方案，或對操作中的具體問題進行分析.③從教材上已有的探究方案中獲得靈感，借助原型啟發幫助解題.

1.概念和原理型方案設計題

這類試題是以初中化學所涉及的主要概念或原理為主線設計的，主要是驗證性或探究性實驗設計及改正性實驗設計，實驗的目的主要是驗證或探究化學概念和原理，或課本原有實驗的優化，解題的關鍵是抓住概念或原理來分析，特別是借助課本上的原型啟發，通過類比思維獲得思路和方法.在設計實驗方案時要注意通過設計對比實驗得出結論，同時要注意控制變量法的使用.

篇（10）

中圖分類號:TP301 文獻標識碼: A文章編號:1009-3044(2010)17-4605-03

Research on Fuzzy Cluster Method in the Division of Hi-tech Enterprises' Lifecycle

WEI Hang, Chen Qin-qun

(Information Technology College, Guangzhou University of Chinese Medicine, Guangzhou 510006, China)

Abstract: According to the features of hi-tech enterprises, the paper puts forward a clustering method based on the improved fuzzy c-means algorithm to divide their lifecycle into different stages. The FCM algorithm is improved based on the situation of initialization and exclusion of isolated points. In addition, empirical Analysis on China's 351 high-tech enterprises shows that the improved algorithm is more scientific and will offer a new thinking for the division of hi-tech enterprises' lifecycle.

Key words: hi-tech enterprise; lifecycle; fuzzy c- means clustering

1 概述

將企業的成長過程劃分為若干階段, 根據不同階段所具有的經濟學特性, 分別研究其經營管理問題并形成決策, 屬于階段理論范疇。由于其具有較強的針對性,階段理論廣泛在企業中得到應用。高新技術企業也是企業, 其存續發展也同樣會具有企業階段性特征。同時,高新技術企業又有其自身的特點,如高智力密集、高風險、高收益、高成長和高競爭等。因此,如何對高新技術企業進行分階段性研究,是管理者及投資者越來越關心的問題。

目前,對高新技術企業成長生命周期的研究,主要集中定性分析其階段性的特征,對企業的整個發展過程如何劃分為具有不同特征的各個階段的研究較少,一般是憑經驗人為劃分。有鑒于此,本文試圖探討一種非經驗的方法――模糊C均值(Fuzzy C-Means)算法。大多數高新技術企業并沒有嚴格的屬性,其所處的階段具有過渡性的性質,沒有明確的界限。當利用模糊聚類引入了隸屬度這一概念時,則可很好地體現這一事實。模糊聚類結果可以得出某企業屬于不同階段的隸屬度,能夠更有效地幫助管理人員與投資者進行分析。特別是在無法確知總體的分布函數時,采用模糊聚類可以獲得較好的效果[1]。但是,在高新技術企業生命周期的劃分中,考慮到FCM算法的主要缺點,本文著重從初始聚類中心的選取、孤立點數據的檢測與處理兩個方面進行改進,以提高聚類質量和劃分的客觀性。

2 模糊C-均值算法

在模糊C 均值聚類算法中,每一個數據點按照一定的模糊隸屬度屬于某一聚類中心。這一聚類技術作為對傳統聚類技術的改進,由Jim Bezdek于1981年提出。該方法提供了一種如何將多維空間的數據點分成特定數目的群的途徑。

FCM算法的目標函數為:

式中dij=vi-xj為第i個聚類中心與第j個數據點間的距離, m∈[1,∞)是一個加權指數。

模糊c均值聚類的算法思想是:迭代調整(U,V),使得目標函數最小。其中模糊聚類算法初始化聚類中心的典型的做法是從所有數據點中任取c個點。

3 FCM算法在高新技術企業生命周期劃分中的改進與應用

3.1 對初始聚類中心和聚類數目c的選取

在高新技術企業生命周期的劃分中,由于對考察對象認知的不完整,要確定聚類數目c是有困難的。因此,我們根據最大最小距離法[3]進行初始聚類中心的選擇,這樣可找到較好的聚類中心,聚類數目c也隨之確定。

3.2 對孤立點數據的檢測與處理

模糊C均值算法是基于距離的算法,聚類結果受數據集中孤立點影響較大。我們利用了相似系數和對孤立點數據的檢測[4]和改變隸屬度的約束條件對孤立點進行處理,這樣可以有效降低孤立點數據對FCM算法的影響。

其中隸屬度修改為:

當修改后的隸屬度應用于聚類中心公式時,隸屬度小的數據對象對聚類中心的影響降低了。

3.3 改進的FCM算法步驟

根據以上分析,我們可對傳統的FCM算法進行改進,具體步驟如下:

1)數據的預處理:孤立點的檢測、清除與數據歸一化。

2)聚類中心初始化:根據最大最小距離法選擇初始聚類中心V(0)={vi},(i=1,2,…,c),其中c為聚類中心個數。設置迭代計數器b=1。

3)用式(2)計算或更新劃分矩陣U(b):對于任意的i,j,如果存在,則有:

(3)

若果存在i,r,使得dir(b-1)=0,則有uir(b)=1,且對j≠r,uij(b)=0

4)更新聚類中心V(b)。

5)計算價值函數。如果它相對上次價值函數值的改變量小于某個閾值,則算法停止。否則,令b =b+1,轉向步驟2。

3.4 應用實例

3.4.1 樣本的選取與樣本特征的選取

本文主要以我國上市的297家高新技術企業(截至2009年2月28日,通過2008《高新技術企業認定管理辦法》[6]的企業),以及*市*開發區的54家高新技術企業為實驗數據樣本。

FCM分割算法的實際劃分效果與特征空間中樣本的特征極其相關。文獻[7]中提到聚類算法的運行效果與聚類樣本的特性相關聯。在特征指標的選取上,我們依據科學性、可操作性、客觀性的原則, 結合高新技術企業的特點,選出能在一定程度上反映企業所處的發展階段的指標,具體如表1所示。

企業成立的時間長短雖能在一定程度上反映企業所屬發展階段,但不足以說明問題。一般而言,在企業的不同發展階段,企業投資額、產品銷售規模、資本支出以及股利政策等均有所不同。一般來說,當企業處在創業和成長階段時,企業的投資額通常較大,而當企業處在成熟期乃至衰退期時,由于缺乏新的技術和投資項目而資本支出相對較少;在企業的成長階段,企業的銷售一般呈增長趨勢,以后期間則由增長速度放慢、零增長直到下降。因此,在企業進入成熟階段以后,資本投入以及銷售增長率這兩個變量往往會趨于平緩而逐步下降。另一方面,創業期和成長期由于企業對資金的需求量大,對股利分配通常會采取低比例分配的政策。而在成熟期或衰退期時,由于資金較為寬裕或缺乏投資目標,企業可能提高分配比例。

3.4.2 實驗數據的預處理

將所采集的數據做以下預處理:

1)孤立點的清除:

本文采用相似系數和的方法從351個樣本中檢測出2個孤立點,經分析后確定1個異常點,清除后得到有效樣本企業350個。

2)歸一化:

由于數據之間量綱與范圍不同,為了保證各目標具有等效性,便于以后的模糊聚類算法的實現,需要對原始數據進行處理,使之無量綱化與歸一化。

其中n為實驗樣本高新技術企業數,k為特征指標數

3.4.3 高新技術企業生命周期的劃分

首先,本文采用最大最小距離法進行初始聚類中心的選取,確定了5個初始聚類中心v0(如表2 所示)。

基于企業生命周期理論,結合高新技術企業的特點[9]分析,這5個初始聚類中心分別是處于種子期、初創期、成長期、成熟期以及衰退期較具有代表性的企業的相應特征量。當聚類中心確定后,結合Bezdek等[8]的建議,在1.5~3之間采用不同的加權指數m,進行FCM 運算,經過對比m 為2.0時,聚類分割精度、迭代次數和分割速度整體效果較好。

接著,設定ε=0.001根據上文所所述改進的模糊C均值算法具體步驟,經過多次迭代并不斷修正聚類中心,直至收斂為止,目標函數變化曲線如圖1所示。

從圖1可以看到,目標函數經12 次迭代后,很快趨于收斂,這樣可以保證聚類中心的穩定性。最終獲得不同階段下的聚類中心v(如表3 所示)和隸屬矩陣U。

表3 各階段的聚類中心

最后根據已經得到的聚類中心 或隸屬矩陣U,依據“擇近原則”或“最大隸屬度原則”,這樣就完成了高新技術企業生命周期的劃分。

3.4.4 結果分析

鑒于條件限制,本文采用隨機抽樣、分層抽樣方式采取分類精度檢驗的樣本。隨機抽樣用來檢驗所獲取的高新技術企業信息的整體情況,隨機采樣23個;分層抽樣旨在檢驗模型是否可以很好地適應每個生命周期階段信息的變化,設計從所劃分的結果按種子期、種子期、初創期、成長期、成熟期以及衰退期各抽取6個樣本,共30個樣本點。

從表3中可以看出,改進的FCM算法的效果要好于傳統的FCM算法,提高了劃分高新技術企業生命周期的客觀性。

4 結束語

本文針對高新技術企業在各個生命周期所呈現的不同特征,提出了一種基于改進的模糊C-均值算法(FCM)的生命周期劃分方法,主要是從初始聚類中心的選取與孤立點數據的檢測與處理兩方面對傳統的FCM算法進行改進。此方法既可以避免傳統FCM算法中隨意選取初始模糊分類中心可能帶來的失真現象,又可以排除孤立點對聚類結果的干擾,提高了聚類分析的質量與可靠性。運用其于我國351家高新技術企業的實驗數據樣本中,結果表明,該方法對高新技術企業生命周期的劃分是可行、有效的。

參考文獻:

[1] Lundy M.Cluster analysis in credit Scoring[M].Credit Scoring and Credit Control New York: Oxford University Press,1993.

[2] 董國華. 一種改進的聚類算法及其在說話人識別上的應用[J].微計算機信息,2004,33(2):133-135.

[3] 周涓,熊忠陽,張玉芳.基于最大最小距離法的多中心聚類算法[J].計算機應用,2006(6).

[4] 姜靈敏.基于相似系數和檢測孤立點的聚類算法[J].計算機工程,2003(11):183-185.

[5] RAMACHANDRA A R,SRINIVASV V.Regionalization of watersheds by fuzzy cluster analysis[J].Journal of Hy-drology,2006,318:57-79.

[6] 國家科學技術部辦公廳關于印發《高新技術企業認定管理辦法》的通知[Z].國科發火[2008] 172號.