9、探索情绪与认知的奥秘

探索情绪与认知的奥秘

1. 额叶障碍与情绪决策

额叶是大脑中与边缘系统沟通的关键皮层区域。研究发现,额叶障碍患者在情绪和决策方面存在明显异常。例如,一个健康人在投资中损失大量资金后,会吸取教训,认识到投资并非易事,可能会停止投资;然而,情绪过少的患者可能会继续投资,直至血本无归。另外,额叶受损的患者在做简单决策时,如安排约会时间,可能会陷入无休止的非理性寻找。而且,他们可能不会有通常的尴尬或不良情绪(对某些决策的积极或消极感受),这表明情绪始终是决策过程的一部分。

2. 情绪状态的定义与特征

情绪状态指的是当我们产生情绪时的内部动态。它是多变量的,包括心理状态和生理状态两个方面。情绪状态会随时间以及各种激活和调节因素而变化,并且不能被他人直接观察到,但可以通过一些线索进行推断。例如,当我们排队时,不知道前面人的情绪状态,但如果他转过身来紧握拳头,我们可以推断他处于愤怒状态。

情绪状态会影响我们的思维方式,具体表现如下:
- 工作记忆中的可用信息 :不同的情绪状态会使我们在工作记忆中提取不同的信息。
- 替代选择的主观效用 :情绪会影响我们对不同选择的主观评价。
- 信息处理风格 :积极或消极的情绪可能导致不同的信息处理方式。

初级情绪是我们对某种情况的第一反应,是最初的情绪状态。

3. 情绪状态的物理表现

不同的情绪状态通常会通过身体姿势、语音语调、面部表情和肢体动作等物理形式表现出来。其中,面部表情是最受关注的情绪表达区域。在交流过程中,我们的目光往

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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