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夾布娃娃范文第1篇

蟾蜍試圖吞食甲蟲(chóng)幼蟲(chóng)

它們的幼蟲(chóng)不吃別的東西，而且它們有著幾乎百分之百的捕食成功率。它們誘惑它們的捕食者，吸引它們接近并捕捉它們。當(dāng)長(zhǎng)長(zhǎng)的粘舌頭伸過(guò)來(lái)的時(shí)候，幼蟲(chóng)躲開(kāi)襲擊并用它的邪惡的鉤形嘴咬住它的捕食者，然后懸掛在上面并且吞食活著的捕食者。成年的甲蟲(chóng)有著更加多變的飲食，但是它對(duì)于捕食兩棲動(dòng)物依然非常熟練。它跳到獵物的后背上，并且咬一口來(lái)麻痹它們，這樣能讓它悠閑的進(jìn)行吞食。

成年甲蟲(chóng)捕食青蛙

這些可怕的行為已經(jīng)被以來(lái)自色列大學(xué)特拉維夫大學(xué)的Gil Wizen和Avital Gasith所記載。Gasith在四年前發(fā)現(xiàn)了這些甲蟲(chóng)的習(xí)性，當(dāng)時(shí)他在野外發(fā)現(xiàn)了幾個(gè)幼蟲(chóng)襲擊青蛙?，F(xiàn)在他和Wizen已經(jīng)了解了它的捕食策略。這些幼蟲(chóng)通過(guò)交替的揮動(dòng)觸須和移動(dòng)嘴巴來(lái)吸引兩棲動(dòng)物，當(dāng)捕食者接近的時(shí)候它的嘴巴移動(dòng)的越來(lái)越

快。這種行為揭示了一個(gè)事實(shí)：兩棲動(dòng)物采用非常簡(jiǎn)單的捕食方案，注意移動(dòng)物體，襲擊小個(gè)頭獵物躲開(kāi)大個(gè)頭?；蝿?dòng)的小個(gè)頭幼蟲(chóng)理所當(dāng)然的成為了兩棲動(dòng)物的捕食目標(biāo)，它們接近并且進(jìn)行捕食。

兩棲動(dòng)物的舌頭是非常迅速的，只需要十分之一秒的時(shí)間來(lái)伸出并展開(kāi)。幼蟲(chóng)的速度更快，它在被捕捉到之前抓住兩棲動(dòng)物的表皮，而且在把自己重新調(diào)整到一個(gè)更加舒適的位置之后就開(kāi)始吞食。開(kāi)始它表現(xiàn)的像一只寄生蟲(chóng)一樣吸食獵物的體液，然后就開(kāi)始咀嚼，最終獵物就只剩下骨頭了。

甲蟲(chóng)一直都是勝利者。在幾乎400次的對(duì)峙中，兩棲動(dòng)物只有幾次成功的把幼蟲(chóng)吞到嘴中。即使那樣，它們很快就吐出了幼蟲(chóng)，幼蟲(chóng)快速的翻轉(zhuǎn)到兩棲動(dòng)物身上。一只蟾蜍甚至成功的吞下了一只幼蟲(chóng)，幼蟲(chóng)在它的胃中蠕動(dòng)了兩個(gè)小時(shí)。不知為什么，最終這只蟾蜍把幼蟲(chóng)吐了出來(lái)。這只幼蟲(chóng)很顯然沒(méi)有受到傷害，它殺死并吃了剛剛吞下它的那只蟾蜍。

幼蟲(chóng)發(fā)育經(jīng)過(guò)三個(gè)階段，并且在每個(gè)階段它都?xì)⑺酪恢恍碌墨C物。一旦它吃了獵物，它就找到一個(gè)隱蔽的位置褪下它的硬皮。它身體長(zhǎng)大并且繼續(xù)引誘新的兩棲動(dòng)物來(lái)為它下一個(gè)生長(zhǎng)階段補(bǔ)充營(yíng)養(yǎng)。

當(dāng)甲蟲(chóng)成年，它們通常在白天和兩棲動(dòng)物共享潮濕的棲息地，只在晚上捕食它們。Wizen和Gasith在野外發(fā)現(xiàn)了三只甲蟲(chóng)正在從后面咀嚼蟾蜍。在實(shí)驗(yàn)室了他們觀察到甲蟲(chóng)咬住兩棲動(dòng)物的背部，當(dāng)它的猛烈蹦跳的獵物試圖驅(qū)逐它的時(shí)候，它就像一個(gè)賽馬的騎手。甲蟲(chóng)用它的嘴在獵物的后背上開(kāi)了一個(gè)口。幾分鐘內(nèi)兩棲動(dòng)物就被麻痹了，而幾小時(shí)之內(nèi)就只剩下腦袋和四肢了。甲蟲(chóng)咬出的傷口并沒(méi)有損傷兩棲動(dòng)物的脊椎。Wizen說(shuō)：“我認(rèn)為甲蟲(chóng)咬斷了兩棲動(dòng)物后腿的連接肌肉，從而防止它跳遠(yuǎn)逃脫。這個(gè)假定仍然需要確認(rèn)?！?/p>

被捕食者有時(shí)候能夠轉(zhuǎn)敗為勝，但是那通常是因?yàn)樗鼈冊(cè)谏械哪硞€(gè)階段更強(qiáng)大，因?yàn)樗鼈兺蝗辉跀?shù)量上超過(guò)它們的敵人。Epomis甲蟲(chóng)擁有三個(gè)與眾不同的特點(diǎn)：它們比它們要捕食的兩棲動(dòng)物小的多；當(dāng)它們的幼蟲(chóng)只吃兩棲動(dòng)物的時(shí)候，它們的角色逆轉(zhuǎn)是必然的；而且它們進(jìn)化出了一種誘惑捕食者的習(xí)性。

夾布娃娃范文第2篇

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；變參數(shù)回歸模型；強(qiáng)局部加權(quán)回歸

中圖分類號(hào)：TP311文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1009-3044(2012)07-1493-03

Implementation of Robust Locally Weighted Regression Algorithm in Data Mining

YU Le, XIAO Ji-yi

(Institute of Computer Science&Technology, University of South China, Hengyang 421001, China)

Abstract: Regression analysis includes any techniques for modeling and analyzing several variables, when the focus is on the relationship between a dependent variable and one or more independent variables .It plays a very important position in Data Mining. And application of robust locally weighted regression algorithm is particularly extensive.In this paper, provides a kind of model of varying parameter regression and implementation it in algorithm.

Key words: data mining; varying parameter regression model; robust locally weighted regression

在這樣一個(gè)信息爆炸的時(shí)代，信息過(guò)量成為需要面對(duì)的問(wèn)題，如何才能不被信息的過(guò)量所淹沒(méi)，并從中及時(shí)發(fā)現(xiàn)有用的知識(shí)，提高信息利用率呢?數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining,DM）就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中,提取隱含在其中的、人們事先不知道的,但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程。在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展過(guò)程中,回歸分析是會(huì)經(jīng)常使用的到?；貧w分析是通過(guò)一個(gè)或幾個(gè)變量的變化去解釋另一變量的變化。包括找出自變量與因變量、建立數(shù)學(xué)模型、檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?、估?jì)預(yù)測(cè)等環(huán)節(jié)。變量之間的關(guān)系，有的是確定的函數(shù)關(guān)系，有的則沒(méi)有，變量y隨著變量x而變化，但不能由x的取值精確求出y的值。在回歸分析技術(shù)中，最為基礎(chǔ)的是一元線性回歸技術(shù)。因變量觀測(cè)值的觀測(cè)誤差服從同一正態(tài)分布(即等權(quán)、等方差)的情況是最常見(jiàn)的。因此,等權(quán)回歸的情況較多。其實(shí),兩個(gè)變量之間的關(guān)系,有時(shí)會(huì)是非常微妙的,僅憑簡(jiǎn)單的直線、曲線參數(shù)方程模型是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。所以本文采用強(qiáng)局部加權(quán)回歸方法。

1局部加權(quán)回歸

局部加權(quán)回歸算法(LOWESS)由C1eveland提出，并由C1eveland和Develin推廣到多個(gè)自變量的情形，主要利用局部觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)欲擬合點(diǎn)進(jìn)行多項(xiàng)式加權(quán)擬合，并用最小二乘法進(jìn)行估計(jì)。它允許線性回歸模型中的參數(shù)隨著自變量的不同取值而變化，即不同的觀測(cè)值對(duì)應(yīng)于一組不同的參數(shù)，在自變量空間的任一點(diǎn)處給出回歸函數(shù)的一個(gè)估計(jì)值。

1.1變參數(shù)回歸模型

對(duì)于單參變量來(lái)說(shuō)，設(shè){xi,yi}, i=1,2,?,n.為n組觀測(cè)值。建立如下模型

yi=α0(xi)+α1(xi)xi+?+αp(xi)xp i+εi,i=1,2,?n（1.1）

其中α0(xi),α1(xi),?αp(xi)為相對(duì)于xi的未知參數(shù)，εi,i=1,2,?n為獨(dú)立同分布的隨機(jī)誤差項(xiàng)。p為事先給定的值。

1.2相關(guān)概念

1.2.1 r次最近鄰點(diǎn)

對(duì)每一個(gè)xi計(jì)算周圍每一個(gè)點(diǎn)xm(m=1,2,?,n)到它的距離，記為dim=||xi-xm。記hi為dim

(m=1,2,?,n)中第r個(gè)小的值。令0

數(shù)。

1.2.2局部加權(quán)回歸

對(duì)每一個(gè)點(diǎn)xi，在窗口內(nèi)所有的xk上，k=1,2,?n，由權(quán)值函數(shù)可得到權(quán)值ωk(xi)，使用帶有權(quán)值ωk(xi)的加權(quán)最小二乘法對(duì)xi

就稱為局部加權(quán)回歸。

1.3權(quán)函數(shù)的確定

1）|x|0；

2）W(-x)=W(x)；

3）對(duì)于x≥0，W(x)是一個(gè)非增函數(shù)；

4）當(dāng)|x|≥1時(shí)，W(x)=0。

滿足上述條件的函數(shù)有很多，目前最常用的是三次權(quán)函數(shù)(1-||xn)m, ||x≤1 0, ||x >1

除上述兩種權(quán)函數(shù)外還有其他的權(quán)函數(shù)，如高斯加權(quán)函數(shù)和正態(tài)型權(quán)函數(shù)。

1.4參數(shù)估計(jì)

局部加權(quán)擬合方法應(yīng)用于變參數(shù)模型（1.1），即對(duì)于任意給定的自變量空間的點(diǎn)xi,i=1,2,?,n，求α0(xi),α1(xi),?αp(xi)使得

達(dá)到最小令

1.5強(qiáng)局部加權(quán)回歸

在局部加權(quán)回歸中對(duì)每一個(gè)點(diǎn)xi，在窗口內(nèi)所有的xk上，k=1,2,?n，由權(quán)值函數(shù)可得到權(quán)值ωk(xi)，使用帶有權(quán)值ωk(xi)的加權(quán)最小二乘法對(duì)xi進(jìn)行d階多項(xiàng)式擬合，得到擬合值yi

2強(qiáng)局部加權(quán)回歸算法實(shí)施流程

2.1算法實(shí)施流程

1）選取適當(dāng)?shù)膄，對(duì)每一個(gè)觀測(cè)點(diǎn)xi，（i=1,2,?n）盡量以xi為中心選取窗口寬度。

2）定義區(qū)間內(nèi)所有點(diǎn)的權(quán)數(shù)。權(quán)數(shù)由權(quán)值函數(shù)來(lái)確定。

3）利用最小二乘法對(duì)每個(gè)帶有權(quán)值ωk(xi)的觀測(cè)點(diǎn)(xi,yi)，計(jì)算回歸系數(shù)α(xi)的估計(jì)值，此時(shí)得到的yi

為擬合值的殘差，S為||ei的中位值。定義：

δk=B(ek/(6S))

5）對(duì)每一個(gè)i在{xi,yi}點(diǎn)處用δiωk(xi)代替原來(lái)的權(quán)值ωk(xi)，利用最小二乘法進(jìn)行d階多項(xiàng)式擬合，計(jì)算新的yi 就是強(qiáng)局部加權(quán)擬合值。

一般來(lái)說(shuō)，利用強(qiáng)局部加權(quán)回歸算法對(duì)觀測(cè)點(diǎn)進(jìn)行擬合時(shí)，多項(xiàng)式的階數(shù)、權(quán)值函數(shù)、迭代次數(shù)以及窗口寬度是很重要的，但是前三個(gè)參數(shù)是可以預(yù)先給出來(lái)的。正常情況下，多項(xiàng)式階數(shù)取1，迭代次數(shù)取2，權(quán)值函數(shù)取3次方權(quán)值函數(shù)已經(jīng)足夠。f是參加局部回歸的觀測(cè)值的個(gè)數(shù)占觀測(cè)值個(gè)數(shù)的比例，n是觀測(cè)值的個(gè)數(shù)，一般來(lái)說(shuō)f的取值在1 3到2 3之間。本文我們選取f=0.5。r與f的取值一般沒(méi)有確定的準(zhǔn)則,其大小會(huì)影響平滑值的外觀。增大r或f值,將會(huì)導(dǎo)致平滑程度的增加,而對(duì)于數(shù)據(jù)中潛在的細(xì)微變化模式則分辨率低,但噪音小。而對(duì)數(shù)據(jù)中大的變化模式的表現(xiàn)則比較好;而小的r或f值,則會(huì)使曲線非常粗糙。對(duì)于數(shù)據(jù)中潛在的細(xì)微的變化模式的分辨率則較高,但噪音大。對(duì)數(shù)據(jù)中大的變化模式的表現(xiàn)就比較差。

2.2算法的程序?qū)崿F(xiàn)

由于強(qiáng)加權(quán)局部最小二乘法中，大量運(yùn)用了矩陣運(yùn)算，比如矩陣的加減乘除、矩陣的跡，矩陣的轉(zhuǎn)置和秩，以及求取矩陣的特征值特征向量，所以從網(wǎng)站上下載了一個(gè)關(guān)于矩陣運(yùn)算的包JAMPACK，然后在次基礎(chǔ)上編程實(shí)現(xiàn)算法，其中算法中的類圖和條用關(guān)系：

圖中各類的功能如下：

算法MAIN類的工程主類，用于調(diào)用其他的各類來(lái)完成最小二乘算法

JAMPACK包中包含了常用的矩陣類型和常用的矩陣算法的類，矩陣運(yùn)算類包含了矩陣的乘除加減、求轉(zhuǎn)置、求逆、求特征值和特征向量等運(yùn)算類，對(duì)整個(gè)算法實(shí)現(xiàn)起了關(guān)鍵的支撐作用。

Weight類用于生成權(quán)重值K（i）的類，使得K滿足高斯分布Distance類用于計(jì)算樣本點(diǎn)到擬合曲線的暫時(shí)距離。

3結(jié)束語(yǔ)

文中對(duì)單自變量的強(qiáng)局部加權(quán)回歸做了比較詳細(xì)的介紹，并利用局部加權(quán)技術(shù)擬合變參數(shù)回歸模型，通過(guò)實(shí)例，可以看出強(qiáng)局部加權(quán)回歸很好的反映了變量之間的相互依賴關(guān)系。但是還是有些不足，當(dāng)數(shù)據(jù)量巨大的時(shí)候，算法的運(yùn)算量太大。單機(jī)耗費(fèi)的時(shí)間會(huì)達(dá)到幾天甚至更長(zhǎng)時(shí)間。本文以后的工作就是將局部加權(quán)回歸算法MapReduce化后部署到Hadoop云計(jì)算平臺(tái)上運(yùn)行,并用以解決實(shí)際問(wèn)題。

參考文獻(xiàn)：

[1] McLeod A I.Robust Loess: S lowess[EB/OL].stats.uwo.ca/faculty/aim/2004/04-259/notes/RL.pdf.

[2]梅長(zhǎng)林,張文修.利用局部加權(quán)擬合方法檢驗(yàn)線性回歸關(guān)系[J].系統(tǒng)科學(xué)與數(shù)學(xué),2002(10):467-480.

[3]蔣樂(lè)天等基于強(qiáng)局部加權(quán)回歸算法的軟件老化趨勢(shì)提取[J].上海交通大學(xué)學(xué)報(bào),2006,11(4):1006-2467.

[4]董芳英,張幗奮.基因芯片數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化局部加權(quán)回歸法權(quán)函數(shù)探究[J].浙江大學(xué)學(xué)報(bào),2010(1).

[5]王國(guó)權(quán).基于強(qiáng)局部甲醛回歸算法的電力設(shè)備老化評(píng)估[J].華北電力大學(xué),2009(1).

夾布娃娃范文第3篇

嘉娜?維什尼奧娃1976年7月3日生于列寧格勒的一個(gè)化學(xué)工程師之家，六歲便加入少年宮舞蹈小組，1987年考入俄羅斯阿格里賓娜?瓦加諾娃芭蕾舞學(xué)校。1994年，維什尼奧娃在洛桑國(guó)際青年芭蕾舞比賽中獲得了自己的第一個(gè)勝利，囊括金牌和賽會(huì)大獎(jiǎng)。其后，再無(wú)任何選手獲此殊榮。1995年，維什尼奧娃從芭蕾舞學(xué)校畢業(yè)，進(jìn)入馬林斯基劇院芭蕾舞劇團(tuán)，并從1996年起擔(dān)任獨(dú)舞演員。

嘉娜?維什尼奧娃20歲的時(shí)候，有人通過(guò)劇院給她發(fā)來(lái)了一個(gè)特別重要的邀請(qǐng)，但劇院的結(jié)構(gòu)不允許有個(gè)人化的發(fā)展道路，邀請(qǐng)函被劇院藏了起來(lái)。在劇院學(xué)習(xí)與沉淀的期間，維什尼奧娃始終捍衛(wèi)自己的權(quán)力，并討論、解釋了這一問(wèn)題，最終獲得了共鳴。在接下來(lái)的階段，馬林斯基劇院院長(zhǎng)瓦列里?格爾吉耶夫（Valery Gergiev）允許她在馬林斯基劇院工作的同時(shí)，去柏林、美國(guó)芭蕾舞劇院演出。那時(shí)的她已經(jīng)有了知名度和首席獨(dú)舞經(jīng)驗(yàn)，因此可以在劇團(tuán)里不按常規(guī)行事，而是選擇自己感興趣的劇目擴(kuò)充自己的表演節(jié)目。

對(duì)于當(dāng)初劇院的掩其鋒芒的做法，回首看來(lái)，維什尼奧娃認(rèn)為，“不給我是對(duì)我好”，掌握好傳統(tǒng)劇目會(huì)讓一個(gè)芭蕾舞演員終生受益，在青少年時(shí)期必須接受系統(tǒng)訓(xùn)練，才能成為最高水平的芭蕾舞演員。在羽翼未豐的時(shí)候，無(wú)論面對(duì)怎樣的誘惑或者機(jī)遇，都不應(yīng)該分散注意力。

在芭蕾舞領(lǐng)域，維什尼奧娃的舞蹈技藝已經(jīng)是爐火純青，但她并不滿足于既得的成就，在演過(guò)兩個(gè)劇院的所有劇目后，她開(kāi)始有了編排個(gè)人項(xiàng)目的想法。她的新節(jié)目“Context. Diana Vishneva”成為首都文化生活中最精彩的舞蹈活動(dòng)之一，并且因此而獲得兩項(xiàng)“金面具”獎(jiǎng)，甚至成為馬林斯基劇院上演的劇目，這在她的職業(yè)生涯中是極為重要的一步。

夾布娃娃范文第4篇

23歲的農(nóng)民工張海在廣東省東莞市的一家玩具廠工作了5年,2008年9月,受經(jīng)濟(jì)危機(jī)的影響,企業(yè)定單減少,小張失業(yè)了。

一年后的今天,當(dāng)記者再次見(jiàn)到小張時(shí),小張儼然一副老板的派頭。小張說(shuō):“以前進(jìn)城打工很容易,現(xiàn)在工作不好找,倒不如回家找點(diǎn)事做。就這樣和朋友一起開(kāi)了這家水泥彩瓦廠。以前當(dāng)?shù)剞r(nóng)民蓋瓦房多采用黑泥瓦或者紅泥瓦,不僅顏色不好看,而且用了兩三年就出現(xiàn)自然斷裂漏雨現(xiàn)象,就得更換新瓦。自從老百姓見(jiàn)識(shí)了彩色水泥瓦的好處后,現(xiàn)在周圍十里八村的人再蓋房都指定選用我廠的水泥彩瓦,我現(xiàn)在一年的收入比過(guò)去5年賺的還要多。又趕上國(guó)家禁止黏土窯和高耗能窯廠的好政策,黏土瓦已經(jīng)禁止生產(chǎn),我的水泥瓦更好賣了。國(guó)家現(xiàn)在又在搞新農(nóng)村建設(shè)和城鎮(zhèn)改造、擴(kuò)建,指定使用彩色水泥瓦,我們生產(chǎn)的彩色水泥瓦以其質(zhì)量好、色彩艷麗、價(jià)格低的優(yōu)勢(shì)已經(jīng)進(jìn)入城鎮(zhèn)的商品房開(kāi)發(fā)市場(chǎng),被眾多的房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)公司所認(rèn)可,產(chǎn)品供不應(yīng)求。我們現(xiàn)在又投資了4萬(wàn)多元,購(gòu)買了一條彩瓦生產(chǎn)線和3臺(tái)小型空心磚機(jī),生產(chǎn)量翻了一番,又增加了空心磚的生產(chǎn)項(xiàng)目,走規(guī)?；彤a(chǎn)業(yè)化的發(fā)展道路,明年,我們的企業(yè)將會(huì)有更好更高的發(fā)展?！?/p>

產(chǎn)品升級(jí)小本也能開(kāi)廠賺錢

彩色水泥瓦是國(guó)家建設(shè)部重點(diǎn)推廣的環(huán)保防水材料,與石棉瓦、彩鋼瓦,琉璃瓦,黏土瓦有著天壤之別:防水性能更好,使用壽命更長(zhǎng),不起硝、無(wú)翹曲、密封好、生產(chǎn)采用水泥、沙子、粉煤灰等原料,因此,不存在占用耕地等問(wèn)題。

小張所采用的機(jī)器是由合肥百樂(lè)能源設(shè)備有限公司生產(chǎn)的BL168-3型全自動(dòng)水泥彩瓦機(jī)。該機(jī)集送料、攪拌、自動(dòng)定量供料、振動(dòng)、氣動(dòng)模壓于一體,全程微電腦程序化控制,3人可操作,維修方便,而且解決了以往設(shè)備生產(chǎn)的彩瓦密實(shí)度不夠,表面氣孔多,泛堿,易破碎,厚薄不一,重量不等的缺點(diǎn),日產(chǎn)彩瓦2800片。生產(chǎn)出的彩瓦光亮如鏡,色澤艷麗,成品率高,質(zhì)量達(dá)到國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)。設(shè)備投資只需2萬(wàn)多元,投資少,見(jiàn)效快,回報(bào)周期短,是中小投資者首選的致富項(xiàng)目,更是彩磚廠、水泥廠、預(yù)制構(gòu)件廠、建材廠、老磚瓦廠增項(xiàng)創(chuàng)收的好項(xiàng)目。

另外該公司生產(chǎn)的移動(dòng)式水泥空心磚機(jī),年銷量達(dá)1000多臺(tái),只需一人操作,不用托板,每分鐘可生產(chǎn)2塊,成本0.7元左右,售價(jià)1元以上。價(jià)格4500元/臺(tái)。該機(jī)操作簡(jiǎn)單,維修方便,是城鄉(xiāng)致富的好幫手。

合肥百樂(lè)能源設(shè)備有限公司

地址:合肥市東流路油坊崗飛龍工業(yè)區(qū)3號(hào)工業(yè)園

電話:0551-3450951 3450952

夾布娃娃范文第5篇

房間里有許多東西。我非常喜歡小動(dòng)物，所以媽媽給我買了許多布娃娃。有可愛(ài)的小豬，美麗的公主狗，機(jī)靈的小咪喳，淘氣的小花貓。晚上，每當(dāng)我睡覺(jué)開(kāi)臺(tái)燈時(shí)，我的布娃娃小熊憨憨地在月光下跳舞。它們每天伴著我健康歡樂(lè)地成長(zhǎng)。

我非常喜歡我的房間。但我常?；孟霌碛幸粋€(gè)隨季節(jié)變化的房間。

春天，我希望我的房間是一個(gè)花園，里面有許多花草樹(shù)木。幾只粉蝴蝶飛過(guò)來(lái)，在花叢中化好妝，翩翩起舞。蜜蜂可不喜歡這一套，它正在用吸管吮吸著花蜜，準(zhǔn)備著過(guò)冬的食物。

夏天，我希望我的房間是一個(gè)游泳池。可以在游泳池里無(wú)拘無(wú)束地游來(lái)游去。游泳池旁邊還有一個(gè)冰箱，里面放著美味可口的冰棒，每當(dāng)覺(jué)得熱時(shí)，我的布娃娃們和我都可以美滋滋地品嘗著冰棒，沉浸在一片迷人的涼爽之中。

秋天，我希望我的房間是一個(gè)果園。早上起來(lái)，一看，墻壁上、書(shū)桌上、窗沿上全都結(jié)滿了誘人的水果。水果大家族知道自己的生日——秋天到了。一個(gè)個(gè)打扮得漂漂亮亮的。桃子家族千姿百態(tài)，有的真臭美，頭朝上，腳朝下，對(duì)著我家的地板樂(lè)呵呵地照鏡子。有的大大方方地走出來(lái)，穿著粉裙，戴著碧綠色的發(fā)夾，露出了甜蜜的笑容，正向我們揮手呢……葡萄家族更是稀奇，所有葡萄都來(lái)參加生日宴會(huì)。葡萄挨挨擠擠地?cái)D在一起，弄得水泄不通。一顆顆葡萄站在一起，仿佛一朵朵紫色的云……

冬天，我希望我的房間是一個(gè)雪場(chǎng)。我可以和我的布娃娃們一起打雪仗、堆雪人，讓它們臉上綻放著快樂(lè)之花。