30、社会探究理念的解读与再认识

社会探究理念的解读与再认识

在社会探究领域,对某些理念的解读存在着不同的观点和争议。其中,存在两种主要的解读方式,即认识论解读和本体论解读,下面我们来详细探讨一下。

认识论与本体论解读

对社会探究理念的解读主要分为认识论和本体论两种类型。这两种解读并非相互排斥或互补,但都认为该理念为社会科学提供了哲学基础和方法论干预。不过,它们在对哲学与社会科学关系的关键观点上侧重点有所不同。

认识论解读强调将哲学视为一种(语言)概念分析,从先验的认识论角度划分社会探究的可允许方法,认为只有通过理解社会生活参与者共享语言的概念,才能看到他们的社会世界。这导致许多人将其解读为语言唯心主义,因为语言被认为决定了我们所认知的现实。如果语言被视为不可还原的社会现象,就会产生社会建构主义观点,即不同语言社区构建具有不同理性的不同现实形式,进而导致关于理性、真理和知识的相对主义。

本体论解读则强调社会规则是社会世界的构建基础,认为社会世界只有建立在独立于个体的共享规则网络上才能具有稳定性。规则在超个体层面运作,影响个体行为,违反规则会产生规范后果。这种解读认为社会规则完全决定了社会,不同的规则集合意味着不同的社会现实,可能相互隔绝且不受外部批评,批评者认为这导致了文化相对主义和保守主义。

下面是这两种解读的对比表格:
|解读类型|侧重点|主要观点|带来的问题|
| ---- | ---- | ---- | ---- |
|认识论解读|概念性和语言|语言决定现实,不同语言社区构建不同现实|文化和道德相对主义、保守主义,限制社会科学的概括性和外部批判|
|本体论解读|规则和规范|社会规则是社会世界的基础,决定社会现实|文化相对主义、

【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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