毕业设计（论文）文献综述 课题名称：基于地域文化的上海城市公园休闲空间 设计研究——以徐家汇公园为例 学院：旭日工商管理学院 专业：旅游管理 姓名：王玉__ 学号：090760211 指导教师：潘文焰 二〇一二年十二月十一日
摘要：随着生活水平的提高，人们的休闲时间明显增加，这对原有城市公共空间的数量和质量都提出了新的要求。目前我国面临的人们闲暇的需求与设施的供给矛盾日益突出，游憩场地的数量不足和休闲空间质量不高比较明显。如何在有限的城市公园范围内创造出与需求相适应、高质量的城市休闲空间环境是景观设计师所面临的重要问题；城市公园是城市景观重要的组成部分，更是承载城市文化、文明的重要场所。城市公园作为一种具有长久生命力的文化载体，是表达地域文化的重要场所。在现在的时代背景下，提出植根于地域文化的公园设计概念是十分必要。“只有民族的，才是世界的”；只有植根于城市文化的沃土中，公园才可能具有“此区别于彼”的独特面貌；只有具有鲜明的地域特征，城市景观才会有生命力。但是面对全球化的冲击，一些城市公园盲目追求“现代化”、“国际化”，相继出现了一批缺乏本国特色和地域特色的公园。地域文化特色的缺失使城市公园失去了持久的生命力。 关键词：城市公园，地域文化，休闲，公共空间，设计表达
城市公园的研究及现状 1.1.城市公园的研究及现状 1.1国外的相关研究 公园规划的内容早已包含在了最早的现代城市规划之中，最早的公园规划案例要数英国利物浦的博肯海德公园和法国的奥斯曼改造计划。从那时起，人们已经认识到城市公园有着改善城市卫生、健康环境、美化城市、提高工作效率、促进地产升值等多个方面的作用。随着城市规划理论的不断发展，人们越来越重视“人”休闲权益，而关于城市公园的研究也越来越多。 20世纪70、80年代，西方研究公园与休闲、公园设计的代表人物——阿尔伯特J·拉特利奇出版了一系列有关公园与休闲和公园设计方面的著作，其中《大众行为和公园设计》一书在1990年被翻译成中文，对我国公园设计产生了重大影响。该书从行为学的角度，认为人的行为习惯是城市公园设计中最核心的要素，并提出了一系列相关的评价标准、观察与调查方法以及规划程序。 此外，Alexander Adrew von Kursell、Sassan Seyed Kalal、Anne Farrell Peterson、Dana H.Taplin等人也从不同角度出发，通过一系列的案例，研究了城市公园再造的因素、政治和社会机制对城市公园分布和城市景观塑造的影响、城市公园的景观价值、公园在城市和社区生活中的角色、不同阶层居民对公园的使用要求、公园在设计过程中的问题以及解决方案等。对于城市公园的上述研究，使用的研究方法多为问卷调查、访谈法、现场观察等。 1.2国内的相关研究 我国关于城市公园的研究出现在1979年以后，研究的内容包括城市公园发展、功能分析、景观设计、规划设计、生态研究、休闲游憩行为研究、公园容量研究等多个方面。国内关于城市公园的研究方法与国外类似，也多采用案例分析法，国内研究城市公园的学者们大都从研究单个或多个公园入手，进而总结出普遍经验。总结国外研究经验并因地制宜运用到国内城市公园中也是学者们的重要研究内容之一。 目前针对公园系统的研究主要有：石金莲等(2005)运用POE(post occupancy evaluation)的研究方法，以北京玉渊潭公园为研究对象，得到了POE评价分析
GIS 技术的研究现状及未来发展趋势 摘要:GIS 是随着计算机技术发展而形成的一门新兴技术,其应用程度和范围也随之渗透、延伸,得到了人们的广泛关注。该文综述了地理信.息的发展现状,从多个角度分析当前 GIS 技术发展存在的不足,并在此基础上研究分析了 GIS 技术的未来发展趋势。 关键词:GIS 研究现状发展趋势 0 引言 随着计算机技术的飞速发展、空间技术的日新月异及计算机图形学理论的日渐完善, GIS(Geographic Information System技术也日趋成熟,并且逐渐被人们所认识和接受。近年来, GIS 被世界各国普遍重视,尤其是“数字地球”概念的提出,使其核心技术 GIS 更为各国政府所关注。目前,以管理空间数据见长的 GIS 已经在全球变化与监测、军事、资源管理、城市规划、土地管理、环境研究、农作物估产、灾害预测、交通管理、矿产资源评价、文物保护、湿地制图以及政府部门等许多领域发挥着越来越重要的作用。当前 GIS 正处于急剧发展和变化之中,研究和总结 GIS 技术发展,对进一步开展 GIS 研究工作具有重要的指导意义。因此,本文就目前 GIS 技术的研究现状及未来发展趋势进行总结和分析。 1 GIS 研究现状及其分析 1.1 GIS研究现状 世纪 90年代以来,由于计算机技术的不断突破以及其它相关理论和技术的完善, GIS 在全球得到了迅速的发展。在海量数据存储、处理、表达、显示及数据共享技术等方面都取得了显著的成效,其概括起来有以下几个方面 [1]:①硬件系统采用服务器 /客户机结构,初步形成了网络化、分布式、多媒体 GIS ; ②在 GIS 的设计中, 提出了采用“开放的 CIS 环境” 的概念, 最终以实现资源共享、数据共享为目标; ③高度重视数据标准化与数据质量的问题, 并已形成一些较为可行的数据标准; ④ 面向对象的数据库管理系统已经问世, 正在发展称之为“对象 --关系 DBMS (数据库
模糊数学在数据挖掘研究综述 一、模糊数学 关于数学的分类，根据所研究对象的确定性可以分为经典数学、随机数学以及模糊数学。三者的关系如图1所示。经典数学建立在集合论的基础上，一个对象对于一个集合要么属于，要么不属于，两者必居其一，且仅居其一，绝不可模棱两可，由于这个要求，大大限制了数学的应用范围，使它无法处理日常生活中大量的不明确的模糊现象与概念。随着发展,过去那些与数学毫无关系或关系不大的学科如生物学，心理学，等都迫切要求定量化和数学化。 图1依照研究对象是否确定的数学分类 在日常生活中，我们经常会遇到一些模糊不清的概念。例如，“高个子”、“矮个子”等。如果把1.80米的人算高个子，那么，身高1.76米的人算不算高个子呢？这就很难说，因为“高个子”，“矮个子”并没有二者明确的标准，因而这些概念就显得模糊不清。为了适应这些学科自身的特点，只有通过改造数学，使它应用的面更为广泛。模糊数学就是研究事物这种模糊性质的一门数学学科。 模糊数学诞生于1965年，创始人是美国自动控制专家查德，他最早提出了模糊集合的概念，引入了隶属函数。自诞生之日起，就与电子计算机息息相关。今天精确的数学计算当然是不可少的，然而，当我们要求脑功能的时候，精确这个长处反而成了短处。例如，我们在判别走过的人是谁时，总是将来人的高矮，胖瘦、走路姿势与大脑存储的样子进行比较，从而作出判断。一般说来，这不是件难事，即使是分别多年的老友，也会很快地认出他来，但是若让计算机做这件事，使用精确数学就太复杂了。得测量来人的身高、体重、手臂摆的角度以及鞋底对地面的正压力、磨擦力、速度、加速度等数据，而且非要精确到后几十位才肯罢休。如果有位熟人最近稍为瘦了或胖了一些，计算机就“翻脸不认了”。显然，这样的“精确”容易使人糊涂。由此可见，要使计算机能模拟人功能，一定程度的模糊是必要的。模糊数学就是在这样的背景下诞生的。 随机数学与模糊数学都是对不确定性量的研究，但与模糊数学不同的是，随机数学是研究随机现象统计规律性的一个数学分支，涉及四个主要部分：概率论、随机过程、数理统计、随机运筹。随机数学更强调对数据的统计规律；而模糊数学强调的是变量的定义的模糊性。 模糊数学是一门新兴学科，过去那些与数学毫不相关或关系不大的学科（如生物学、心理学、语言学、社会科学等）都有可能用定量化和数学化加以描述和处理，从而使数学的应用范围大大扩展。它已初步应用于模糊控制、模糊识别、模糊聚类分析、模糊决策、模糊评判、系统理论、信息检索、医学、生物学等各个方面，并且在气象、结构力学、控制、心理学等方面已有具体的研究成果。模糊数学最重要的应用领域是计算机职能，它与新一代计算机的研制有密切的联系。 二、模糊计算
空间聚类的研究现状及其应用＊ 戴晓燕1 过仲阳1 李勤奋2 吴健平1 (1华东师范大学教育部地球信息科学实验室 上海 200062) (2上海市地质调查研究院 上海 200072) 摘 要 作为空间数据挖掘的一种重要手段,空间聚类目前已在许多领域得到了应用。文章在对已有空间聚类分析方法概括和总结的基础上,结合国家卫星气象中心高分辨率有限区域分析预报系统产品中的数值格点预报(HLAFS)值,运用K-均值法对影响青藏高原上中尺度对流系统(MCS)移动的散度场进行了研究,得到了一些有意义的结论。 关键词 空间聚类 K-均值法 散度 1 前言 随着GPS、GI S和遥感技术的应用和发展,大量的与空间有关的数据正在快速增长。然而,尽管数据库技术可以实现对空间数据的输入、编辑、统计分析以及查询处理,但是无法发现隐藏在这些大型数据库中有价值的模式和模型。而空间数据挖掘可以提取空间数据库中隐含的知识、空间关系或其他有意义的模式等[1]。这些模式的挖掘主要包括特征规则、差异规则、关联规则、分类规则及聚类规则等,特别是聚类规则,在空间数据的特征提取中起到了极其重要的作用。 空间聚类是指将数据对象集分组成为由类似的对象组成的簇,这样在同一簇中的对象之间具有较高的相似度,而不同簇中的对象差别较大,即相异度较大。作为一种非监督学习方法,空间聚类不依赖于预先定义的类和带类标号的训练实例。由于空间数据库中包含了大量与空间有关的数据,这些数据来自不同的应用领域。例如,土地利用、居住类型的空间分布、商业区位分布等。因此,根据数据库中的数据,运用空间聚类来提取不同领域的分布特征,是空间数据挖掘的一个重要部分。 空间聚类方法通常可以分为四大类:划分法、层次法、基于密度的方法和基于网格的方法。算法的选择取决于应用目的,例如商业区位分析要求距离总和最小,通常用K-均值法或K-中心点法;而对于栅格数据分析和图像识别,基于密度的算法更合适。此外,算法的速度、聚类质量以及数据的特征,包括数据的维数、噪声的数量等因素都影响到算法的选择[2]。 本文在对已有空间聚类分析方法概括和总结的基础上,结合国家卫星气象中心高分辨率有限区域分析预报系统产品中的数值格点预报(HLAFS)值,运用K-均值法对影响青藏高原上中尺度对流系统(MCS)移动的散度场进行了研究,得到了一些有意义的结论。 2 划分法 设在d维空间中,给定n个数据对象的集合D 和参数K,运用划分法进行聚类时,首先将数据对象分成K个簇,使得每个对象对于簇中心或簇分布的偏离总和最小[2]。聚类过程中,通常用相似度函数来计算某个点的偏离。常用的划分方法有K-均值(K-means)法和K-中心(K-medoids)法,但它们仅适合中、小型数据库的情形。为了获取大型数据库中数据的聚类体,人们对上述方法进行了改进,提出了K-原型法(K-prototypes method)、期望最大法EM(Expectation Maximization)、基于随机搜索的方法(ClAR ANS)等。 K-均值法[3]根据簇中数据对象的平均值来计算 ——————————————— ＊基金项目:国家自然科学基金资助。(资助号: 40371080) 收稿日期:2003-7-11 第一作者简介:戴晓燕,女,1979年生,华东师范大学 地理系硕士研究生,主要从事空间数 据挖掘的研究。 · 41 · 2003年第4期 上海地质 Shanghai Geology
关于空间观念的文献综述 摘要 :空间观念是发展空间想象力的基础, 学生具有了空间观念,就能重现过去感知的几何形体特征、大小、相互位置关系等。教师在教学中可以因势利导,突出重点,制定适宜的教学策略,培养学生初步的空间观念。本文在综述空间观念内涵、发展特点以及主要理论的基础上,论述了空间观念在小学数学教材中的具体表现和培养空间观念的策略。 关键词:空间观念;小学;数学; 培养策略 一、关于空间观念概述的文献综述 （一）空间观念的内涵 与国外相比，我国数学教育界将“空间观念”一词作为数学课程的主线起步显得有些晚，并且由于《标准》中只对空间观念做了描述性的叙述，使得人们对“空间观念”一词的内涵至今尚未达成共识。 “标准”中指出，空间观念主要表现在：能由实物的形状想象出几何图形，由几何图形想象出实物的形状，进行几何体与其三视图、展开图之间的转化；能根据条件做出立体模型或画出图形；能从较复杂的图形中分解出基本的图形，并能分析其中的基本元素及其关系；能描述实物或几何图形的运动和变化；能采用适当的方式描述物体间的位置关系；能运用图形形象地描述问题，利用直观来进行思考。1 任子朝等人提出：空间观念的建立包括实物的几何化、对空间基本图形的识记、再现和思考等。它有三层含义：（1）空间感。主要指能在头脑中建立空间表象，对物体的形状、位置、相互关系等属性的直接认识；能比较物体的长度、面积和体积大小；能分辨不同物体所具有的形状特征。比如，能够描述出熟悉的物体的基本特征，如能描述篮球与方纸盒的不同。（2）实物几何化。数学空间想 1中华人民共和国教育部. 全日制义务教育数学课程标4准（实验稿）[M]. 北京：北京师范大学出版社，2001.
第37卷第7期测绘与空间地理信息 GEOMATICS ＆SPATIAL INFOＲMATION TECHNOLOGY Vol．37，No．7收稿日期：2014－01－22 作者简介：马宏斌（1982－），男，甘肃天水人，作战环境学专业博士研究生，主要研究方向为地理空间信息服务。 大数据时代的空间数据挖掘综述 马宏斌1 ，王 柯1，马团学 2（1．信息工程大学地理空间信息学院，河南郑州450000；2．空降兵研究所，湖北孝感432000） 摘 要：随着大数据时代的到来，数据挖掘技术再度受到人们关注。本文回顾了传统空间数据挖掘面临的问题， 介绍了国内外研究中利用大数据处理工具和云计算技术，在空间数据的存储、管理和挖掘算法等方面的做法，并指出了该类研究存在的不足。最后，探讨了空间数据挖掘的发展趋势。关键词：大数据；空间数据挖掘；云计算中图分类号：P208 文献标识码：B 文章编号：1672－5867（2014）07－0019－04 Spatial Data Mining Big Data Era Ｒeview MA Hong －bin 1，WANG Ke 1，MA Tuan －xue 2 （1．Geospatial Information Institute ，Information Engineering University ，Zhengzhou 450000，China ； 2．Airborne Institute ，Xiaogan 432000，China ） Abstract ：In the era of Big Data ，more and more researchers begin to show interest in data mining techniques again．The paper review most unresolved problems left by traditional spatial data mining at first．And ，some progress made by researches using Big Data and Cloud Computing technology is introduced．Also ，their drawbacks are mentioned．Finally ，future trend of spatial data mining is dis-cussed． Key words ：big data ；spatial data mining ；cloud computing 0引言 随着地理空间信息技术的飞速发展，获取数据的手 段和途径都得到极大丰富，传感器的精度得到提高和时空覆盖范围得以扩大，数据量也随之激增。用于采集空间数据的可能是雷达、红外、光电、卫星、多光谱仪、数码相机、成像光谱仪、全站仪、天文望远镜、电视摄像、电子 显微镜、CT 成像等各种宏观与微观传感器或设备，也可能是常规的野外测量、人口普查、土地资源调查、地图扫描、 地图数字化、统计图表等空间数据获取手段，还可能是来自计算机、 网络、GPS ，ＲS 和GIS 等技术应用和分析空间数据。特别是近些年来，个人使用的、携带的各种传感器（重力感应器、电子罗盘、三轴陀螺仪、光线距离感应器、温度传感器、红外线传感器等），具备定位功能电子设备的普及，如智能手机、平板电脑、可穿戴设备（GOOGLE GLASS 和智能手表等），使人们在日常生活中产生了大量具有位置信息的数据。随着志愿者地理信息（Volunteer Geographic Information ）的出现，使这些普通民众也加入到了提供数据者的行列。 以上各种获取手段和途径的汇集，就使每天获取的 数据增长量达到GB 级、 TB 级乃至PB 级。如中国遥感卫星地面站现在保存的对地观测卫星数据资料达260TB ，并以每年15TB 的数据量增长。比如2011年退役的Landsat5卫星在其29年的在轨工作期间，平均每年获取8．6万景影像，每天获取67GB 的观测数据。而2012年发射的资源三号（ZY3）卫星，每天的观测数据获取量可以达到10TB 以上。类似的传感器现在已经大量部署在卫 星、 飞机等飞行平台上，未来10年，全球天空、地空间部署的百万计传感器每天获取的观测数据将超过10PB 。这预示着一个时代的到来，那就是大数据时代。大数据具有 “4V ”特性，即数据体量大（Volume ）、数据来源和类型繁多（Variety ）、数据的真实性难以保证（Veracity ）、数据增加和变化的速度快（Velocity ）。对地观测的系统如图1所示。 在这些数据中，与空间位置相关的数据占了绝大多数。传统的空间知识发现的科研模式在大数据情境下已经不再适用，原因是传统的科研模型不具有普适性且支持的数据量受限， 受到数据传输、存储及时效性需求的制约等。为了从存储在分布方式、虚拟化的数据中心获取信息或知识，这就需要利用强有力的数据分析工具来将
教育叙事研究Revised on November 25, 2020
教育叙事研究 （一）什么是教育叙事研究 教育叙事研究是指以叙事的方式开展的教育研究。它是研究者（主要是教师）通过对有意义的校园生活、教育教学事件、教育教学实践经验的描述与分析，从而发掘或揭示内隐于这些生活、事件、经验和行为背后的教育思想、教育理论和教育理念，从而发现教育的本质、规律和价值意义。 （二）教育叙事研究的特征 （l）教育叙事研究是一种质的研究方法，是教育行动研究的具体表现形式之一。 关于质的研究方法，陈向明的定义是： 质的研究是以研究者本人作为研究工具，在自然情境下采用多种资料收集方法对社会现象进行整体性探究，使用归纳法分析资料和形成理论，通过与研究对象互动对其行为和意义建构获得解释性理解的一种活动。 由于教育叙事研究属于质的研究方法的范畴，因而具有质的研究方法的基本特征，如具有自然情境性、研究者的自身工具性、自下而上的归纳性、对事实的解释性和建构性等。 （2）教育叙事研究是行动者直接融入并成为主体的研究。
在教育叙事研究中，研究者本人是研究的工具，他通过自身长期在教育教学的实际生活体验中，在与对象的直接互动与实际交往中，发生了各种生活故事和教育教学事件，对这些事件，教师们通过观察、分析、反思，而获得一些见解或解释性的意见，这就是行动者自身作为主体并直接介入其中的行动研究。 （3）教育叙事研究是一种事实性、情境性、过程性的研究。 教育叙事研究是教师从教育实践出发，从校园生活出发，从真实教育事实出发，从自然教育情境出发所进行的研究，这种研究的显着特征在于“实”，它是教师在教育活动中对实事、实情、实境和实际过程所作的记录、观察和探究，从而获得对事实或事件的解释性意见。 （4）教育叙事研究是一种反思性研究叙事研究的根本特征在于反思。 教师在叙事中反思，在反思中深化对问题或事件的认识。在反思中提升原有的经验，在反思中修正行动计划，在反思中探寻事件或行为背后所隐含的意义、理念和思想。离开了反思，教育叙事研究就会变成为叙事而叙事，就会失去它的目的和意义。 （三）如何开展教育叙事研究 （l）要勤于学
中国制造业的空间分布及发展趋势：一个文献综述 摘要：改革开放以来，我国制造业的空间分布呈现向东部集聚的趋势，而随着制造业的发展及城市化的推进，我国部分制造业开始向中西部转移。制造业的发展加速了我国工业化的进程，同时也催生了我国对服务业发展的需求。本文对近几年来学者们对中国制造业的空间分布及发展趋势的研究成果进行综述，以期对实践有所借鉴。 关键词：制造业；空间分布；集聚发展；服务业；城市化 制造业的发展在我国经济增长中仍然起主导作用。我国制造业的增长经过了计划经济体制下的各地分散发展到市场经济体制下的集聚发展的转变。我国制造业的空间分布有着明显的东部集聚特征，同时在与服务业及城市化三者的关系中起着基础性的推动作用。 一、制造业的空间分布 在保持经济快速发展的过程中，中国经济面临怎样缩小地区差距的问题，而工业空间分布差异是形成地区经济发展差距的主要原因。因此，探寻中国地区差距形成原因必须分析中国工业空间分布差异及其形成原因，由此对这一问题的研究近年来成为了一个热点。 吴三忙、李善同（2010）借助重心分析方法考察了我国制造业的空间分布。经过研究，他们发现，从制造业空间分布变动方向看，1980年以来我国制造业在空间分布上总体呈现“南下东进”的特点，但2003年后，我国部分制造业呈现出“北上西进”的特征；从制造业空间分布区域来看，目前我国大部分制造业集聚在东南沿海地区；从区域分布的制造业属性看，东南沿海地区的劳动密集型制造业集聚更明显，相比之下，资源依赖型制造业更多分布在北部及中西部地区。 二、制造业集聚发展的趋势 理论上，主流新古典经济学通常假定规模报酬不变且忽视空间因素，由此得出结论：在不考虑自然资源分布异质性的情况下，现实世界将变成一种“无城市”的世界或是自给自足的生产状态，很显然，这与现实世界到处是产业集聚和城市快速发展的事实不相符合。对经济活动的空间集聚现象的解释长期以来一直是城市与区域经济学及相关学科的核心任务之一。 白重恩、杜颖娟、陶志刚等（2004）从地方保护主义的视角，利用对数据集的动态估计方法，发现利税率较高以及国有化程度较高的产业，地方保护更趋于严重，产业的地区集中度相应也比较低。 罗勇、曹丽莉（2005）利用Ellision和Glaeser建立的产业地理集中指数，精确的测定了中国20个制造业分别在1993年、1997年、2002年、2003年的集聚程度。结果表明制造业集聚程度有不断上升的趋势，其中集聚程度由高到低的行
展示设计概述 一、展示设计的含义 展示，英文“display”,它源于拉丁语的名词diplico和动词diplicare,表示展现之类的状态行为。人们在日常生活中，会接触到各种各样的展示活动,“展示”是展示会的简称，展示的概念是“展览”概念的展扩。所谓展览就是将物品摆出来给人们观看的意思，而展示活动是强调公众参与活动，不仅仅是接受信息，而且要反馈信息，深入地参与其中进行实践和体验，这绝不是一个览字所能包含得了的。而“示”的意义包含有明示、暗示、示范、演示等意义，不仅有静态的含义，还有动态的含义。 展示活动和展示艺术，以其直观、形象、系统、通俗易懂、生动有趣的艺术魅力,使观者在不知不觉中受到潜移默化的影响，接受到市场信息，获得社会科学、自然科学的知识。展示活动已经渗透到人类生活的各个领域，强有力地推动着社会发展。 现代展示是一个有着丰富内容、涉及广泛领域并随着时代发展而不断充实其内涵的课题，展示环境的设计也是一个以环境艺术设计学科为主，涉及其它多种关系科学设计领域。在设计方法和程序上，展示环境设计具有室内设计、公共空间、景观设计及视觉传达设计、工业设计等方面的特点，但同时它又具有自身的专业特征。展示设计本身已经超脱了上述相关学科，由“三维设计推进到了四维设计乃至超维设计”，它的空间不是一个“上下、前后、左右”的概念，还充满了人流及信息的转换，是一个流动的空间，并且还应加入人的感觉因素，如触觉、嗅觉、听觉等。展示设计本身并不是最终目的，它是通过设计运用视觉传达手段，并通过空间规划、平面布置，借助道具、设施、照明技术，对展示空间环境进行再创造，将信息有目的、有计划地展现给观众，力求使观众接受设计者所要传达的信息,为达到这个目的所进行的综合性设计工作即为展示设计。 二、展示艺术的发展概况 （一）原始形式及初期发展形式 远古时期的“功利主义”思想和图腾崇拜所产生的岩画、陈列偶像、宗教画的山洞、祭坛、庙宇、神殿，就是最早的展示形式。中世纪初期，随着剩余价值产生和职业的分工，人类出现了商品交易的集市贸易形式。在中国民间传统的庙会上，货物琳琅满目，各种小吃、杂耍、戏剧、民艺、手工艺品等穿插其间，形成了集拜神、购物、浏览、观摩的物质和精神的综合性文化娱乐活动,这就是最初的“商品展示”、“展销会”的雏形。世界其它地区古代展示艺术发展与我国的情况大同小异，也是在集市、庙会原始崇拜的基础上发展起来的。在欧洲，反映物质文明的展示源于“市集”,“市集”在拉丁语中是“宗教节日”的意思，在德语中是“聚众活动”的意思，这些都是以表明古代组织集市的时间大多选择在某一宗教日以吸引大众参加。 封建社会中由于商业贸易活动的繁荣，出现了店铺，产生了商号、牌匾等形象标志，这在史料上均有详细记载，《清明上河图》画卷上也形象地刻画了汴京商号的招牌、商品陈列、店面装饰等内容，这是中国最早的商业展示和视觉传达设计。在西方，博物馆的雏形最早出现在古希腊、古罗马及拜占庭等国，公元前5世纪古希腊特耳非、奥林匹斯神殿里的一个收藏各战利品和雕塑的宅库，便被看作是博物馆的起源。皇宫及达官贵人为了显示自己的富有或者是欣赏古文物的需要，将祖传的珍贵宝物、皇室的赏赐珍品、贵重纪念品、出土文物、名人绘画、书籍等等，摆放在私人的陈列室（馆）中。文艺复兴后期，随着考古学，自然科学和航海技术的发展，陈列室逐步由家庭走向了社会，产生了有关自然、科技、地质、人文等相关内容的社会“博物馆”，其中以英国、德国、法国等发展得最早，尤其以1753年建造的“大英博物院”最为著名。 （二）中国近代展示活动
---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------ 教育叙事研究的范文 教育叙事研究 20 世纪 80 年代到 90 年代中期，教育实验法、教育调查法、教育统计与教育测量等定量研究方法在教育研究中占据着主导地位。 近年来，人们逐步认识到，教育科研不能简单照搬自然科学的研究方法，行动研究、质的研究、案例研究等方法得到了越来越广泛的认可。 与注重科学主义的量化研究相比较，现在的教育科研方法注重的是人本主义的质的研究。 作为质的研究方法的一种运用形式，也逐渐引起人们的重视。 这是一种很有意义而且容易为教师所掌握的研究方法，值得更多的教育工作者了解、熟悉和运用。 什么是叙事就是陈述人、动物、宇宙空间各种生命事物身上已发生或正在发生的事情。 它是人们将各种经验组织成有现实意义的事件的基本方式。 这种方式向我们提供了了解世界和向别人讲述我们对世界的了解的途径。 叙事普遍地存在于文学艺术作品和我们的日常生活、工作当中，是人们表达思想的有力方式。 因此，叙事学一直受到文学、艺术和文化研究者的关注。 社会科学研究中的叙事研究即借鉴了文艺理论中的叙事学。 1 / 9
叙事研究又称故事研究，是一种研究人类体验世界的方式。 这种研究方式的前提在于人类是善于讲故事的生物，他们过着故事化的生活。 叙事研究是以质的研究为方法论基础的，是质的研究方法的具体运用。 所谓质的研究，是以研究者本人作为研究工具，在自然情境下采用多种资料收集方法对社会现象进行整体性探究，使用归纳法分析资料和形成理论，通过与研究对象互动对其行为和意义建构获得解释性理解的一种活动。 叙事正是这样完成的。 叙事研究被作为教师的研究方法运用于教育领域，是 20 世纪80 年代的事情，是由加拿大的几位课程学者倡导的。 他们认为： 教师从事实践性研究的最好方法，是说出和不断地说出一个个真实的故事。 目前，这种研究方法已引起了我们的关注，并被逐渐运用于教师的教育教学经验研究中。 这样的，是教师了解教育和向别人讲述其所了解的教育的最重要的途径之一。 它比较容易被一线教师和研究者所掌握和使用，不像量化研究那样需要教师或研究者有较高的专业知识技能。 教青叙事研究的特点的基本特点是研究者以叙事、讲故事的
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/026949180.html, 空间观念的文献综述 作者：陈鹏飞 来源：《教育界·上旬》2018年第09期 【摘要】空间观念是我们应该从小学就开始培养的能力，是学生能力发展的关键，更加是发展学生空间想象力的基础。小学教师可慢慢培养小学生对空间的感知情况，培养其空间观念及想象力。文章在综述空间观念内涵界定、基本特征以及多人建构的理论的基础上，为中小学培养空间观念提供一定的建议和帮助。 【关键词】空间观念；小学数学；文献综述 一、关于空间观念概述的文献综述 （一）空间观念的内涵界定 通过对国外的相关研究发现，空间观念这一概念是早于我国的，而我国数学教育界将“空间观念”一词引入数学课程的时间还算比较及时，但是由于《标准》中对于空间观念的描述停留在理解层面，使得教师和学生们对“空间观念”一词的内涵到今天也没有一个统一的定义。 任子朝等人认为：空间概念包括实物几何化、空间基本图形、具体体现以及思想等。空间概念内容分为两层：（1）空间感。一般认为指学生在头脑中想象力具现化的能力，以及对物体的形状、位置、相互关系等属性的直接理解；可以比较对象的长度、面积和体积。能够使学生区分不同物体的形状特征，例如，它可以完整地叙述身边熟悉事物的基本特征，如篮球和方形纸盒的基本图形。（2）几何对象。空间几何的数学不是完整的现实世界中的真实图像，而是通过对现实物体的抽象而来的。 王林全认为，学生的空间概念包括图形识别和理解能力，图形分解与组合能力，图形的构建、探究能力、鉴赏力的移动和转换以及图形几何问题解决能力的运用五个基本要素。其中，图形的识别和理解是在空间概念的基础上，图像分解和组合能力是空间概念的健康发展的基本条件，建设良好的图形和探索能力的特征空间开发的概念，锻炼与升值的图形的变换空间的概念逐渐成熟的前提下，使用几何问题解决是成熟空间概念的标志。 提到“空间观念”一词，我们很自然地就会将它和立体图形或者空间想象力放在一起比较，通过查阅发现王焕勋主编的《实用教育大辞典》中曾这样说过：空间观念是在空间知觉的基础上形成的关于物体的形状、大小及其相互位置关系（方位、距离）的表象，空间想象力是在空间观念的基础上形成和发展的。我国大多数专家学者也是这样认为的。如曹才翰指出，空间想象能力对小学生、初中生来说，这样的目标是有一定难度的，所以我国义务教育阶段教学大纲中只提出培养学生的空间观念。空间观念至少反映了如下的五个方面的要求：（1）由形状简
展示空间设计（Space Design for Exhibition） 第一节展示空间设计概述 一、展示空间设计概述： 展示行为狭义上涵括了具体的展示容、空间与传达流程的组织等因素。 展示空间概念是以人（展示者和参观者）的存在为前提的。 空间就是有意义的场所，应该满足人的某些特定需求。 展示空间是指能满足人获得信息需求的空间。 展示空间是一个公共空间，它的特点是开放性与流动性 展示空间的形成取决于展示个人或团体的展示动机，其意义取决于个人或团体的获取动机对展示容的反馈。因此，展示空间力求建立一个良好的交流平台，提供最好的信息传播方式。展示空间是为了信息的传播与交流，是信息的空间，是信息的物化，这种雾化室通过视觉手段为主的综合手段来实现的，是一个将信息视觉化的空间。 展示空间设计是通过实体限定来创造带有心理情绪的多维空间的设计艺术手法。 二、展示设计的由来： 世界上最早的博物馆是公元前5世纪古希腊神殿——特菲尔·奥林帕斯殿 1868年伯录法国神父在我国建立了第一所博物馆，名为震旦博物馆（先徐家汇，徐家汇博物馆） 我国博物馆学理论见骞创办了第一个有由中国人办的博物馆——博物馆 世界上公认最早的国际展览会是1851年在英国伦敦海德公园举办的第一届万国博览会，被人们誉为工业革命的镜子。 三、展示空间设计的特性： 展示空间可分为固定空间与可变空间，也可分为实体空间与虚拟空间。 实体空间围明确，界限清晰，有较强的私密性； 虚拟空间围含蓄，是实体空间界定下的空间，又称为“心理空间”。 展示空间的特征： 1、“时-空”构成空间：展示空间设计受特定时间的制约，是三维空间和时间集合。展示场所可视、可闻、可询、可触摸。 2、丰富多姿的空间组合： 3、展示空间的开放性与流动性：展示本来的目的就是要打破封闭的模式，展示场馆是由“人-物”构成的川流不息的流动空间，构成了“物-人-环境”的空间流程 4、展示空间的群化功能与时效性：展示的传达功能、营销功能、招引沟通功能、生活娱乐与服务功能等多元融合。 四、展示空间设计的分类 常见的展示设计的类型：展览会、博览会展示；博物馆展示；橱窗展示；购物环境展示；观光景点展示；节庆礼仪展示。 展示空间设计的分类： 1、布展空间：布展空间是指展品列的实际空间，是展示空间造型的主体部分。能否取得视 觉效果，吸引观众的注意力，有效地传达信息，是布展空间设计的关键。在设计中，处理好展品与人、人与空间的关系十分重要。展品的成列要考虑到人体尺度、出其不意的视觉效果。在保证一定的通道的功能要求下，着重关注如何为观者提供一个令人兴奋的信息场所。 2、流通空间：流通空间也称共享空间，包括展示环境中的通道、过廊、休息间等场所，是 供公众使用和活动的区域。其设计要点有：要估算观众的流量、流速，以及人观看行为方式的基本状态（包括在谈话、交流中不影响其他观赏）；要考虑展品的性质和列的方
可视化空间数据挖掘研究综述 贾泽露1，2 刘耀林2 （1. 河南理工大学测绘与国土信息工程学院，焦作，454000；2. 武汉大学资源与环境科学学院，武汉，430079）摘要：空间数据挖掘针对的是更具有可视化要求的地理空间数据的知识发现过程，可视化能提供同用户对空间目标心理认知过程相适应的信息表现和分析环境，可视化与空间数据挖掘的结合是该领域研究发展的必然，并已成为一个研究热点。论文综述了空间数据挖掘和可视化的研究现状，重点阐述了空间数据挖掘中的可视化化技术及其应用，并对可视化空间数据挖掘的发展趋势进行了阐述。 关键词：数据挖掘；空间数据挖掘；数据可视化；信息可视化；GIS； 空间信息获取技术的飞速发展和各种应用的广泛深入，多分辨率、多时态空间信息大量涌现，以及与之紧密相关的非空间数据的日益丰富，对海量空间信息的综合应用和处理技术提出了新的挑战，要求越来越高。空间数据挖掘技术作为一种高效处理海量地学空间数据、提高地学分析自动化和智能化水平、解决地学领域“数据爆炸、知识贫乏”问题的有效手段，已发展成为空间信息处理的关键技术。然而，传统数据挖掘“黑箱”作业过程使得用户只能被动地接受挖掘结果。可视化技术能为数据挖掘提供直观的数据输入、输出和挖掘过程的交互探索分析手段，提供在人的感知力、洞察力、判断力参与下的数据挖掘手段，从而大大地弥补了传统数据挖掘过程“黑箱”作业的缺点，同时也大大弥补了GIS重“显示数据对象”轻“刻画信息结构”的弱点，有力地提高空间数据挖掘进程的效率和结果的可信度[1]。空间数据挖掘中可视化技术已由数据的空间展现逐步发展成为表现数据内在复杂结构、关系和规律的技术，由静态空间关系的可视化发展到表示系统演变过程的可视化。可视化方法不仅用于数据的理解，而且用于空间知识的呈现。可视化与空间数据挖掘的结合己成为必然，并已形成了当前空间数据挖掘1与知识发现的一个新的研究热点——可视化空间数据挖掘(Visual Spatial Data Mining，VSDM)。VSDM技术将打破传统数据挖掘算法的“封闭性”，充分利用各式各样的数据可视化技术，以一种完全开放、互动的方式支持用户结合自身专业背景参与到数据挖掘的全过程中，从而提高数据挖掘的有效性和可靠性。本文将对空间数据挖掘、可视化的研究概况，以及可视化在空间数据挖掘中的应用进行概括性回顾总结，并对未来发展趋势进行探讨。 一、空间数据挖掘研究概述 1.1 空间数据挖掘的诞生及发展 1989年8月，在美国底特律市召开的第一届国际联合人工智能学术会议上，从事数据库、人工智能、数理统计和可视化等技术的学者们，首次出现了从数据库中发现知识(knowledge discovery in database，KDD)的概念，标志着数据挖掘技术的诞生[1]。此时的数据挖掘针对的 作者1简介：贾泽露（1977,6－），男，土家族，湖北巴东人，讲师，博士，主要从事空间数据挖掘、可视化、土地信息系统智能化及GIS理论、方法与应用的研究和教学工作。 作者2简介：刘耀林(1960,9- ),男，汉族，湖北黄冈人，教授，博士，博士生导师，武汉大学资源与环境科学学院院长，现从事地理信息系统的理论、方法和应用研究和教学工作。
教育叙事与教育叙事研究 张培云 随着校本教研深入持久地开展，教师如何做研究受到了越来越多的专家学者和教师的关注。20世纪80年代到90年代中期，教育实验法、教育调查法、教育统计与教育测量等定量研究方法在教育研究中占据主导地位。近年来，人们认识到教育科研不能简单照搬自然科学的研究方法。行动研究、案例研究、质的研究等到方法得到了越来越广泛的认可。教育叙事研究作为一种质的研究方法也越来越受到人们的重视。这是一种很有现实意义且容易为教师掌握的研究方法，值得更多的教育工作者了解、熟悉和运用。 一、了解几个概念。 1、叙事。叙事就是陈述人、自然界和社会各种事物已发生和正在发生的事件，是人们将各种经验组织成有现实意义的事件的基本方式。叙事普遍存在于文艺作品和人们的日常生活和工作中，这种方式向我们提供了了解世界和向别人讲述人们对世界的了解的途径。是人们表达思想情感的主要方式，也是人们基本的生活方式。简单地说，叙事就是“讲故事”，讲叙述者本人或他人亲身经历的事件。 2、教育叙事。教育叙事就是叙述与教育有关的故事，以叙事的形式来表达对教育的理解和感悟。教师的教育叙事讲述的是教师在日常生活、课堂教学、教育活动、教改实验中曾经发生和正在发生的事件。包括教学案例、工作和生活日记、工作总结、个人传记等文本。通过对校园生活、教育教学事件、教育教学实践经验的描述与分析，从而发掘和揭示或使人感悟和体会内隐于这些事件背后的教育思想、教育理论和教育信仰，从而发现教育本质、规律和价值意义。 3、教育叙事研究。教育叙事研究是一种质的教育科研方法。所谓质的研究“是以研究者本人作为研究工具，在自然情境下采用多种资料收集的方法对社会现象进行整体性的探究，使用归纳法分析资料和形成理论，通过与研究对象的互动，对其行为和意义构建获得解释性理解的一种活动。”教育叙事作为目前教育界提倡教师开展的一种质的研究方法可以理解为：（1）教师可以是研究者也可以是研究对象；（2）研究者通过自己的学习、感悟、反思和与研究对象的交流、合作、互动展开探究；（3）研究在研究对象真实的工作和生活环境中进行；（4）通过教育叙事来描述研究对象的学习、工作、生活中发生的与教育有关的事件，及对教育的感悟、探索、反思和总结。（5）研究所获得的某种教育理论或教育信念是用归纳法而不是演绎法。 二、关于教育叙事。 （一）教育叙事的基本特点——何为教育叙事。 1、真实性：即所叙述的故事是已经发生或正在发生的教育事件，而不是对未来的展望。是客观存在的，而不是教师的主观想象或凭空捏造的“美丽诺言”。是在特定的环境、人物、时间等因素下发生的有特定意义的事件。 2、人物性：首先，所叙述的故事中包含有与事件密切相关的具体人物，如教师、学生、家长等；其次，叙述者将自己放到故事中，用自己独特的视角去观察和体验，并对故事中的教育现象作出科学的解释和合理的说明。 3、情节性：教育叙事不是记流水帐，而是叙述有情节、有意义的相对完整的故事。不能以抽象的概念和符号代替教育生活中鲜活生动的情节，不以苍白的语言描述概括的教育事实，是在抓住事件本质的前提下的绘声绘色的叙述。如此才能感染读者，引起共鸣和反思。 4、感悟性：首先，教育叙事中应有讲述者对教育事件的感悟和反思；其次，读者应从所叙的教育事件中得到启迪，引起反思。 （二）教育叙事的方式——谁在叙事。
文献综述 题目：汽车车身悬挂系统振动模态分析 摘要：悬架作为汽车的重要部件，对汽车的行驶平顺性和操纵稳定性有着直接的影响。本课题主要讨论汽车车身悬挂系统的振动参数，利用ANSYS有限元数值模型计算以及校正。通过研究分析，得到正确的振动参数和外部形状，为设计车身悬挂系统提供理论基础。 关键词：汽车悬挂系统振动参数振动模态分析 引言：悬架系统是汽车底盘中的主要总成件，在汽车的行驶过程中传递车架（或车身）与车轮之间的所有的力与力矩同时降低路面对的车架（或车身）的冲击载荷，衰减路面冲击给车架（或车身）带来的振动，保证了汽车行驶的平顺性与安全性。麦弗逊悬架作为一种独立悬架由于其结构简单，占用空问小，增大了两前轮内侧的空间，便于发动机和其他一些部件的布置，在现在乘用车上得到广泛应用。悬架振动特性分析可以用MATLAB数值计算，ADMAS、CarSim仿真，也可以用ANSYS有限元方法计算。本课题旨在建立车身悬架多自由度动力学模型。利用CATIA软件或者ANSYS软件建立简单车身三维模型，利用ANSYS软件分析车身悬架系统，计算车辆的振动模态。此研究能够揭示悬架性能、车辆平顺性和悬架参数之间的相互关系，对车辆悬架系统的设计和研究具有一定参考意义。 一.国内外研究现状 1.1国内研究概况 厦门金龙，丹东黄海等客车厂家生产的大型铰接BRT城市客车均采用了一种新配置——电子控制空气悬架（ECAS系统）。 近年来，国内外学者对悬架控制方法进行了大量的研究，控制方法几乎涉及到所有的控制理论的所有分支，许多控制方法如天棚阻尼控制、PID控制、最优控制、自适应控制、神经网络控制、滑模变结构控制、模糊控制等在悬架系统上得到了应用。 1.2国外研究概况 主动悬架的概念是由Erspiel-labrosse于1954年提出来的，首先使主动悬
摘要文章对数据挖掘中软计算方法及应用作了综述。对模糊逻辑、遗传算法、神经网络、粗集等软计算方法，以及它们的混合算法的特点进行了分析，并对它们在数据挖掘中的应用进行了分类。 关键词数据挖掘；软计算；模糊逻辑；遗传算法；神经网络；粗集 1 引言 在过去的数十年中，随着计算机软件和硬件的发展，我们产生和收集数据的能力已经迅速提高。许多领域的大量数据集中或分布的存储在数据库中[1][2]，这些领域包括商业、金融投资业、生产制造业、医疗卫生、科学研究，以及全球信息系统的万维网。数据存储量的增长速度是惊人的。大量的、未加工的数据很难直接产生效益。这些数据的真正价值在于从中找出有用的信息以供决策支持。在许多领域，数据分析都采用传统的手工处理方法。一些分析软件在统计技术的帮助下可将数据汇总，并生成报表。随着数据量和多维数据的进一步增加，高达109的数据库和103的多维数据库已越来越普遍。没有强有力的工具，理解它们已经远远超出了人的能力。所有这些显示我们需要智能的数据分析工具，从大量的数据中发现有用的知识。数据挖掘技术应运而生。 数据挖掘就是指从数据库中发现知识的过程。包括存储和处理数据，选择处理大量数据集的算法、解释结果、使结果可视化。整个过程中支持人机交互的模式[3]。数据挖掘从许多交叉学科中得到发展，并有很好的前景。这些学科包括数据库技术、机器学习、人工智能、模式识别、统计学、模糊推理、专家系统、数据可视化、空间数据分析和高性能计算等。数据挖掘综合以上领域的理论、算法和方法，已成功应用在超市、金融、银行[4]、生产企业 [5]和电信，并有很好的表现。 软计算是能够处理现实环境中一种或多种复杂信息的方法集合。软计算的指导原则是开发利用那些不精确性、不确定性和部分真实数据的容忍技术，以获得易处理、鲁棒性好、低求解成本和更好地与实际融合的性能。通常，软计算试图寻找对精确的或不精确表述问题的近似解[6]。它是创建计算智能系统的有效工具。软计算包括模糊集、神经网络、遗传算法和粗集理论。 2 数据挖掘中的软计算方法 目前，已有多种软计算方法被应用于数据挖掘系统中，来处理一些具有挑战性的问题。软计算方法主要包括模糊逻辑、神经网络、遗传算法和粗糙集等。这些方法各具优势，它们是互补的而非竞争的，与传统的数据分析技术相比，它能使系统更加智能化，有更好的可理解性，且成本更低。下面主要对各种软计算方法及其混合算法做系统性的阐述，并着重强调它们在数据挖掘中的应用情况。 2.1 模糊逻辑 模糊逻辑是1965年由泽德引入的，它为处理不确定和不精确的问题提供了一种数学工具。模糊逻辑是最早、应用最广泛的软计算方法，模糊集技术在数据挖掘领域也占有重要地位。从数据库中挖掘知识主要考虑的是发现有兴趣的模式并以简洁、可理解的方式描述出来。模糊集可以对系统中的数据进行约简和过滤，提供了在高抽象层处理的便利。同时，数据挖掘中的数据分析经常面对多种类型的数据，即符号数据和数字数据。nauck[7]研究了新的算法，可以从同时包含符号数据和数字数据中生成混合模糊规则。数据挖掘中模糊逻辑主要应用于以下几个方面： （1）聚类。将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。聚类分析是一种重要的人类行为，通过聚类，人能够识别密集的和稀疏的区域，因而发现全局的分布模式，以及数据属性之间有趣的关系。模糊集有很强的搜索能力，它对发现的结构感兴趣，这会帮助发现定性或半定性数据的依赖度。在数据挖掘中，这种能力可以帮助