8、印象形成与个体心理的复杂性探索

印象形成与个体心理的复杂性探索

1. 超越传统模型的印象形成理论

在印象形成的研究中,已超越了传统模型,提出不具备特定特征的网络难以捕捉个体判断的重要方面。具体表现如下:
- 区分常见与罕见属性的推理能力 :当前模型能够做出区分常见和罕见属性的推理。这意味着在进行个体推理建模时,研究者不仅要关注目标对象已被观察到的特征,还要留意未被观察到的特征。因为基于包含当前未观察到信息的观察所形成的基础比率预期,仍会持续影响判断。
- 多抽象层次同时影响感知 :多个抽象或构建层次能够同时影响感知。例如,最普遍的个体表征(即基础比率)可以与个体的性别或种族相结合。人们无需从层次结构中仅选择一个抽象层次来构建对他人的印象,因为每个层次都可能具有独立的预测价值。
- 基于规则的非对称推理 :允许基于规则的推理,且这种推理可能是非对称的。

这种视角的转变不应被忽视。虽然目前的研究结果并非完整的个体判断理论,但采用的方法有可能全面解释印象形成的过程和结果。与许多根深蒂固的言语理论不同,该方法不预设特定领域的固定处理顺序,而是假定处理顺序遵循更普遍的感知 - 认知规则。已有研究表明,判断顺序往往与主流理论相悖,这说明这些理论的视角过于狭窄。

具体而言,印象判断高度依赖人们所拥有的图式知识结构(在当前模型中由节点之间的连接模式和权重表示)。没有这些知识,就无法形成印象。因此,图式应是处理流程的主要决定因素,同时还包括对当前任务的关注、个人动机以及观察目标对象信息的时空配置。

通过采用更普遍的图式视角,人们可以开始提出关于某些社会类别为何具有特定

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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