1、探索暴力根源:历史、思想与现实的交织

暴力根源的历史与思想探析

探索暴力根源:历史、思想与现实的交织

1. 暴力研究的缘起与意义

在当今世界,暴力现象如影随形,从 21 世纪初的 9·11 事件、伦敦爆炸案,到伊拉克战争,再到以色列对巴勒斯坦人的长期压迫,暴力的阴霾始终笼罩着人类社会。这促使我们深入探究暴力的起源,思考如何避免灾难的发生。

许多当代学者在研究群体暴力现象,如殖民、征服、帝国扩张和种族灭绝时,往往将目光局限于现代,聚焦于启蒙运动的本质或 19 世纪欧洲帝国时代,认为现代是一个封闭自足的时代,能为这些暴力现象提供必要的解释。然而,这种观点忽略了历史的深度和广度。我们应该追溯到更久远的时代,探索人类作为灵长类动物的进化史,思考暴力倾向在人类历史中的形成和演变。

宗教叙事在人类行动中扮演着重要角色,但当代学术研究的世俗化倾向却常常忽视这一点。实际上,宗教和神话对人类的行为有着深远的影响,无论是一神论还是多神论,都在不同程度上影响着群体间的关系和暴力行为。例如,一神论往往通过排斥其他宗教或其内部不同观点来确立自身地位,历史上充满了分裂和潜在的暴力;而多神论虽然具有多元化、包容性等特点,但也并非完全没有问题,我们需要认识到两者在认可群体间暴力方面的共性。

2. 种族灭绝理论与莱姆金的贡献

2.1 种族灭绝的定义与影响

波兰 - 犹太裔美国法学家和历史学家拉斐尔·莱姆金在 1944 年创造了“种族灭绝”这一术语。他认为,种族灭绝是人类群体相互对待的一种反复出现的现象,就像个体之间的凶杀案一样,在人类历史中一直存在,并且可能会持续发生。

莱姆金对种族灭绝的定义具有广泛而深远的影响。他指出,种族灭绝有两个阶段:一是破坏被压迫群体的民族模式;二是强加压迫者的民

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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