3、虚拟人格:探索人格结构与动力的神经网络模型

虚拟人格:探索人格结构与动力的神经网络模型

1. 人格研究的两种途径

在人格研究领域,长期存在着结构和动态两种不同的研究途径。这两种途径通常依赖于不同的理论和概念。
- 结构途径 :通常聚焦于确定人格测试的心理测量结构,例如研究人格特质量表结构或日常描述人格的语言结构。其主要关注点是理解稳定的人格倾向,像通过对大量个体在人格测试上的反应进行因素分析,常得到如大五人格(OCEAN)或六因素的 HEXACO 模型等结构。大五人格包括开放性、责任心、外向性、宜人性和神经质五个主要维度。
- 动态途径 :例如米歇尔的认知 - 情感系统理论、阿特金森的行动动力学模型或麦克亚当斯的人格叙事方法等,通常着重揭示和理解个体在不同情境和时间下行为差异及变化背后的心理机制,相对不太关注稳定、宽泛的人格倾向。

虽然有些人格研究者认为无需将这两种途径结合,但越来越多的研究者开始关注如何将它们统一起来。

2. 神经网络模型统一两种途径

2.1 模型核心观点

我们认为,将人格建模为有组织的动机系统的行为有助于统一这两种途径。我们提出了一个基于结构化动机系统的人格神经网络模型,该模型既能展示人格结构(如大五人格)如何从这些动机系统中产生,又能说明日常行为的动态变化如何源于这些结构化动机系统与不断变化的情境和个体身体状态之间的相互作用。

2.2 人格特质的产生机制

人格特质,特别是大五人格,源于结构化动机系统与情境目标可及性之间的相互作用。大脑中有多个相对特定的系统管理着各种不同的动机领域及其相关行为,这些特定系统又被组织成两

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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