76、家庭网络与交换系统:社会支持的多面剖析

家庭网络与交换系统:社会支持的多面剖析

1. 家庭网络的衡量指标

家庭网络的特征可以通过多种指标来衡量,这些指标有助于我们理解家庭关系的结构和功能。
- 规模(Size) :一个人所认定的亲属数量是其家庭网络的基本特征,也是衡量联结性社会资本的简单指标。联结性社会资本促进成员间的信任、地方规范的执行和行为的一致性。研究发现,瑞士人的家庭网络平均包含3.9人(范围从0到31人)。一般来说,家庭关系越多,在需要时获取资源的途径就越多;而与家人隔绝可能会带来严重的负面影响,如增加自杀意念和社会孤立感。
- 密度(Density) :密度是衡量网络联结性社会资本能力的另一个潜在指标。当网络中的成员之间有更多的关系时,网络密度更高。更高的密度使得网络成员能够快速协调以提供支持,并促进强烈的情感纽带。在对美国家庭的研究中,通过计算家庭的遗传密度,发现有已婚夫妇和孩子的家庭遗传密度高于同居夫妇家庭,这表明前者更适合提供联结性资本。
- 中介性(Betweenness) :个体在连接自身社会网络各部分中所起的作用程度,是其桥接性社会资本的指标。桥接性社会资本提供获取新信息和新社会关系的途径。虽然联结性社会资本可能比桥接性社会资本更容易动员,但它也可能更具约束性。桥接性社会资本鼓励自主性,在个体需要更灵活的支持来源时可能更受青睐。例如,研究发现女性在情感支持网络中的中介中心性更高,这表明她们更倾向于为他人提供社会支持。
- 传递性(Transitivity) :传递性与家庭边界模糊性的概念相关。边界模糊性是家庭研究中的一个重要概念,指家庭成员之间对

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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