2、神经语言程序学:解锁人类行为的奥秘

神经语言程序学:解锁人类行为的奥秘

引言

想象一下,一位头戴高帽、身披披风的魔术师召唤他美丽的助手,将一头巨大的大象引到舞台中央。随着魔术师一声“变!”,大象瞬间消失。我们坐在座位上,明知这是镜子制造的幻象,却依然享受着被这位技艺高超的表演者愚弄的乐趣。如果我们走上舞台,就会进入另一个世界,在那里,镜子清晰可见,大象近在咫尺,我们能听到它的呼吸声,感受到舞台因它的移动而微微震动。虽然接近幻象的“源头”会让人有些不安,但当我们了解到“大象消失术”的原理后,会更加欣赏魔术师的技艺,同时也能继续享受幻象带来的乐趣。

神经语言程序学(Neuro-Linguistic Programming,简称NLP)就如同这个魔术舞台背后的奥秘,它是关于人类行为和沟通的特殊世界的模型,研究感知和行为的组成部分,正是这些组成部分让我们的体验成为可能。NLP中的“神经”(Neuro)源于希腊语“neuron”,表示所有行为都是神经过程的结果;“语言”(Linguistic)源于拉丁语“lingua”,意味着神经过程通过语言和沟通系统被表征、排序并形成模型和策略;“程序”(Programming)则指组织系统组件(这里指感官表征)以实现特定结果的过程。

在生活中,我们可能都有过这样的经历:与他人的一次特别有效的互动,让我们达成了对自己、对方或其他人都很重要的特定结果,但事后却不清楚是什么让这次互动如此特别;或者遇到过在某个领域非常成功的人,好奇他们的行为与自己或他人的区别;又或者自己有一项特殊才能,却不知道是什么让自己能如此出色地完成任务。本书将教我们如何将这些行为拆解并重新包装成高效且可传播的序列,为我们提供一套工具,让我们能够分析、吸收或修改我们在他人身上观察到的任何行为序列。

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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