70、环境因素对颜色感知的影响及颜色现象学解析

环境因素对颜色感知的影响及颜色现象学解析

1. 环境因素导致的色觉异常

1.1 色觉异常的定义与成因

色觉异常是指因不利环境导致的颜色辨别能力下降,比如长期职业性接触或摄入含神经毒性化学物质的药物、物质和食物等。接触环境中有害化学物质的场景主要有以下几种:
- 长期职业性接触某些物质,如神经毒性金属、有机溶剂、二硫化碳等。
- 自行长期摄入含神经毒性化学物质的物质,如酒精、烟草。
- 药物治疗某些疾病的副作用,如心血管、抗癫痫或抗结核药物。
- 食用通过食物链被神经毒性元素污染的食物,如汞污染的食物。

1.2 神经毒素诱发色觉损伤的一般特征

与先天性色觉缺陷不同,后天获得性色觉缺陷能被观察者察觉。近期受影响的人会如实描述他们看到的颜色刺激,而先天性色觉缺陷者会将自己的颜色命名方式调整得与正常三色视觉者一致。后天性色觉异常在两只眼睛可能表现不同,因此需要分别测试两只眼睛。

神经毒性物质可影响色觉系统的一个或多个部位:
- 在前受体水平,有害化学物质会加速晶状体变黄,增加对短波长光的吸收,导致蓝色辨别能力下降。
- 在视网膜中,色觉丧失的主要机制是对特定光感受器类别的选择性损伤,如短波长(S -)、中波长(M -)或长波长(L -)视锥细胞,其中S - 视锥细胞最易受损,损伤表现为蓝色色觉缺陷。
- 受体后处理过程也可能受到干扰,如神经节细胞、视神经、视辐射或视觉皮层受损,导致色觉障碍。这种损伤通常是非选择性的,颜色辨别丧失模式与先天性异常不同。

1.3 后天性色觉异常的分类

根据相关分类方法,后天性色觉缺陷可分为四种主要类型:
|类

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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