7、伊比利亚半岛西北部史前住宅的变迁

伊比利亚半岛西北部史前住宅的变迁

1. 研究背景与意义

住宅不仅是物理结构,还反映了社会的象征、意识形态、经济和政治等方面。对住宅的研究有助于我们理解过去社会的变迁。在欧洲,不同地区和历史时期的住宅在形状、材料、大小和内部组织上存在显著差异。在伊比利亚半岛西北部的加利西亚地区,研究史前住宅可以揭示该地区社会和经济的发展变化,并且与其他地区的研究进行对比,有助于从大陆尺度上理解住宅演变的凝聚力。

加利西亚地区的史前露天定居点最早于20世纪70年代被发现和发掘,80年代开始有针对性的研究项目,90年代预防性考古学的到来使得更多遗址被发现。然而,过去十年中专注于住宅作为重要建筑元素的研究较少,且大多是描述性的,这是由于考古记录有限、部分未发表且难以获取。相比之下,葡萄牙北部虽然已编目的遗址较少,但有更多关于大面积发掘的研究,能够解决一些加利西亚地区尚未能研究的问题。

2. 研究目的与方法

研究目的是描述加利西亚新石器时代和青铜时代的住宅和定居点,识别它们所经历的变化、年代和意义。由于可用信息有限,无法进行系统研究,但可以对4000年间的住宅进行初步特征描述。研究基于对多个遗址的直接研究,以及查阅未发表的发掘报告和出版物。

目前已确定了169个遗址,其中90个进行了不同程度的发掘,47个在不同时间被占用,只有48个有放射性碳定年。新石器时代和青铜时代的加利西亚房屋主要有三种基本形状:矩形、圆形和椭圆形。从这些房屋地层中提取的日期较少,大部分可用日期来自外部结构,如炉灶。

3. 不同时期的定居点和住宅特征
  • 中新石器时代(4500 - 3100/3000 BCE)
内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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