16、胖女人的超(隐)形困境与自我接纳之路

胖女人的超(隐)形困境与自我接纳之路

在当今社会,胖女人面临着独特的困境,“超(隐)形”现象深刻地影响着她们的生活。这一现象表现为胖女人的身体既高度可见又同时被边缘化和忽视。

不同态度下的胖女人

胖女人对自身的态度存在明显差异。一部分人接受自己的身体,但否认胖的身份,她们似乎对自己的身体状况感到无奈,却不想让自己的身份与身体特征紧密相连,处于一种接受但不拥抱的状态。而另一部分人则欣然接受胖的身份,勇敢地向世界宣告不再让自己感到羞耻、低人一等或被视为异类。

以NAAFA(全国胖人协会)为例,该组织内部对于“胖”这个词的使用存在分歧。由于“胖”这个词带有贬义色彩,组织领导考虑更改名称,期望吸引更多成员、获得公众认可和企业赞助。然而,反对者认为改名是“背叛”,会让胖人变得隐形。这一争议凸显了“超(隐)形”现象的普遍性。

胖人活动家的努力与挑战

胖人活动家试图通过各种方式颠覆“超(隐)形”现象。一些人,如“Pretty Porky and Pissed Off”的成员,通过模仿和夸张公众对胖女人的看法来让自己变得可见,甚至是超可见。还有一些活动家举办公共活动,如砸秤、户外集体有氧运动或冰淇淋聚餐,以挑战胖女人自我厌恶、被动和总是在节食的刻板印象。

然而,胖人活动家推动胖身份的实践面临巨大挑战。许多努力体现胖自我和接受胖身份的女性私下里仍在与胖接纳的观念作斗争。她们几乎总是接受自己的身体,但传达出的更多是无奈而非庆祝。还有人在减肥时会感到内疚,觉得自己背叛了这个运动。实际上,身材接纳应该是无论身材、体型或体重如何,都能实现自我接纳。

胖女人面临的现实困境

胖女人在生活中遭遇了诸多不公

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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