6、近代早期英格兰贫困与环境的交织

近代早期英格兰贫困与环境的交织

1. 贫困与环境关系的实例引入

1616年7月初,居住在萨默塞特郡库里马利特的寡妇厄休拉·考克斯向郡里的法官们求助。不到十年前,她在北萨默塞特的金斯敦西摩拥有价值超过80英镑的财产,生活优渥。然而,1607年1月萨默塞特海岸的风暴潮引发了布里斯托尔海峡和塞文河口地区的大面积洪水,金斯敦西摩受灾严重。两年后,当地再次遭受洪水,厄休拉因此失去了她的房产,被迫搬到30英里外的库里马利特与父亲同住。父亲去世后,到1616年夏天,教区居民不再愿意收留她,她只能在街头忍受雷电的折磨。最终,法官们下令为她提供安置和支持。

与此同时,在林肯郡北部的亨伯斯通村,一个丰收的春天让村民们收获了大量的豌豆和玉米。然而,当“穷人”请求行使他们传统的拾穗权时,除了古德曼·哈里森,其他人都拒绝了他们。当穷人在哈里森的田里拾完豌豆后,一场暴风雨袭来,除了哈里森的田地,村里的庄稼都被毁坏了。这被认为是上帝的旨意,传达了“你带到审判日的只有你给予穷人的东西”的道德信息。

这些事件为我们理解近代早期贫困与环境的关系提供了三个方面的思考:厄休拉的贫困源于洪水,这体现了影响贫困的偶然和普遍的环境力量;她的贫困也影响了她在库里马利特对极端天气的体验,说明了社会力量对环境体验的影响;而林肯郡将极端天气解读为上帝对不慈善农民的愤怒,凸显了对自然环境的意识形态解读在贫困和慈善辩护中的重要性。

2. 有机经济与贫困的关联

在近代早期,经济受到“光合作用限制”,依赖植物(主要是木材和谷物)的生长,这些植物将太阳能转化为人类可消耗和转化的形式。食物是经济的“汽油”,木材是主要的原材料,这种有机经济一直持续到近代早期向化石燃料经济的转变。

【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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