25、视觉工作记忆中特征绑定对象维护的局限性

视觉工作记忆中特征绑定对象维护的局限性

1 引言

我们所处的视觉世界中存在着大量的物体,这些物体具有各种各样的视觉特征。为了正确地感知这个世界,需要在特征值和多个物体之间建立对应关系,这一将特征整合为连贯物体表征的过程常被称为“绑定问题”。

在视觉感知领域,特征绑定已经得到了实证研究。有研究表明,视觉感知中的特征绑定并非自动完成,而是需要视觉注意力的参与。然而,视觉记忆中的特征绑定问题直到最近才受到研究者的关注,并且视觉工作记忆中特征绑定的本质仍未被充分理解。

为了解决这一问题,研究人员设计了一种名为多物体恒常性追踪(Multiple Object Permanence Tracking,MOPT)的实验范式,并发现我们在视觉工作记忆中保持特征绑定的能力比之前所揭示的要有限得多。本研究在此基础上,进一步探究了特征绑定记忆的局限性是由于记忆维护还是记忆检索造成的。

1.1 MOPT与特征绑定记忆

Kahneman及其同事提出了“对象文件”的概念,用于解释视觉系统如何在视觉场景中跟踪物体信息。他们认为对象文件是一种临时的情景表征,在其中物体的连续状态被链接和整合,并且视觉系统可以同时持有多个对象文件。

沿着这一思路,有研究表明人类可以同时持有大约四个对象文件。这些研究表明,视觉系统通过集中注意力将物体特征绑定在一起形成对象文件,并且大约四个对象文件可以在视觉工作记忆中得到维护。

然而,这些先前的研究在评估特征绑定记忆方面至少存在两个问题:
- 刺激设计问题 :刺激设计不适合特征绑定问题。在视觉记忆的变化检测范式研究中,大多数使用的是将一个特征改变为新值的

计及风电并网运行的微电网及集群电动汽车综合需求侧响应的优化调度策略研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了计及风电并网运行的微电网及集群电动汽车综合需求侧响应的优化调度策略,并提供了基于Matlab的代码实现。研究聚焦于在高渗透率可再生能源接入背景下,如何协调微电网内部分布式电源、储能系统与大规模电动汽车充电负荷之间的互动关系,通过引入需求侧响应机制,建立多目标优化调度模型,实现系统运行成本最小化、可再生能源消纳最大化以及电网负荷曲线的削峰填谷。文中详细阐述了风电出力不确定性处理、电动汽车集群充放电行为建模、电价型与激励型需求响应机制设计以及优化求解算法的应用。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源、微电网、电动汽车等领域技术研发的工程师。; 使用场景及目标:①用于复现相关硕士论文研究成果,深入理解含高比例风电的微电网优化调度建模方法;②为开展电动汽车参与电网互动(V2G)、需求侧响应等课题提供仿真平台和技术参考;③适用于电力系统优化、能源互联网、综合能源系统等相关领域的教学与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注模型构建逻辑与算法实现细节,同时可参考文档中提及的其他相关案例(如储能优化、负荷预测等),以拓宽研究视野并促进交叉创新。
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