31、瑞典在北极事务中的安全视角与政策走向

瑞典在北极事务中的安全视角与政策走向

1. 瑞典北极合作目标与政策导向

瑞典在北极合作中的战略目标支持欧盟的观点,即北极在安全政策方面应保持低紧张局势。因此,瑞典的北极政策持续聚焦于经济和社会发展领域。自瑞典担任北极理事会主席近十年后,其“诚实中间人”的形象在其他成员中是否依然成立,仍是一个有待探讨的问题。不过,瑞典对北极事务,特别是北极安全的看法基本未变。随着2020年临近,瑞典的安全认知面临重大调整,但在北极安全方面的理念几乎没有变化。目前,领土重新军事化成为政治议程的重点,同时,通过波罗的海地区进行双边和多边的北欧高纬度地区安全合作也在持续推进,但与北极安全的联系仍较为薄弱或被忽视。

2. 以不同议程切入北极事务

政治行为体可以选择不同的北极形象来实现不同的政治目标,这一观点在瑞典同样适用。瑞典的外交政策长期受到自由贸易、多边主义以及科学和地方合作理念的引导。从联合国到欧盟,瑞典在国际组织中的成员身份从最初的争议问题逐渐转变为外交政策的基石。

2011 - 2013年,瑞典在北极理事会主席任期内发挥了积极作用。北欧国家和欧盟委员会在2008 - 2009年开始对北极产生浓厚兴趣,瑞典政府借此找到了推动北极事务多边化的新途径。瑞典的议程一直受到北极去安全化的驱动,认为经济和科学合作可以缓解安全驱动的关系。由于并非北极沿岸国家,瑞典在北极议程中强调全球贸易、气候变化和社会凝聚力,并延伸至对北极科学和科学合作计划的关注。

瑞典极地研究秘书处提供了过去几十年瑞典对北极研究贡献的相关信息,但该秘书处的研究范围广泛,涵盖南极,且侧重于探索性的自然科学研究,安全和政治问题在研究议程中较少涉及。瑞典大学在北极政治和社会发展的学术研究中发挥了重要作

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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