12、艺术与可持续性:美学视角下的探索

艺术与可持续性:美学视角下的探索

在当今社会,可持续发展已成为一个至关重要的议题。它不仅涉及环境、经济,还与文化、社会等多个层面紧密相连。本文将深入探讨可持续性文化的相关概念,以及美学在其中所扮演的重要角色。

跨学科道义论的迫切需求

在探索可持续性的道路上,跨学科道义论的制定显得尤为迫切。跨学科性的特殊地位很容易被混淆,它既不存在于内在的人类(如产生新的宗教、哲学或形而上学),也不存在于外在的人类(如产生一门新的科学,即科学之科学)。只有避免这种混淆,才能避免对现实的简单化处理。所有这些混淆的核心在于对存在的跨主观维度的忽视,这会导致对可持续性的理解出现偏差。

可持续性文化的定义

可持续性需要多样性的可持续性文化,同时也需要这些文化具有共同的特征,即“一种元层面的文化,一种具有可持续性特征的元文化”。也可以从“跨文化”的维度来理解,而不是局限于特定的“文化”概念。此外,有哲学家提出用“文化性”取代“文化”的说法,但这种观点过于强调局部意义而忽视了统一性,与复杂性理论不相容。

系统思维的启示

系统思维为可持续性文化的范式转变提供了重要的概念和原则。网络、非线性、涌现和自我创造力等概念,开启了从线性因果关系向新范式转变的第一阶段。Capra提出的生态素养六原则,包括生命系统的网络原则、生命之网的持续循环、地球系统对太阳能的开放性、伙伴关系与合作对进化的重要性、多样性对恢复力的必要性以及对动态平衡的追求,为理解可持续性提供了系统的视角。在社会层面,系统思维强调将社会组织视为有生命和学习能力的组织,同时指出文化对社会再生产和社会变革的重要性。

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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