16、社会工程学中的神经语言程序学与审讯策略运用

社会工程学中的神经语言程序学与审讯策略运用

1. 神经语言程序学(NLP)概述

神经语言程序学(NLP)研究人类思考和体验世界的结构。它本身颇具争议,因为其结构难以用精确的统计公式来表达。许多科学家会对NLP的原理进行争论,但它确实形成了关于原理如何运作的模型。基于这些模型,开发出了快速有效地改变限制人们的思想、行为和信念的技术。

根据维基百科(来源:牛津英语词典)的定义,神经语言程序学是“一种人际沟通模式,主要关注成功行为模式与潜在的主观体验(尤其是思维模式)之间的关系”,以及“基于此的一种替代疗法体系,旨在教育人们进行自我认知和有效沟通,并改变他们的心理和情感行为模式”。

很多人在不了解NLP时,可能会第一时间去谷歌搜索。但搜索结果往往像社会工程学的相关内容一样,最初呈现的许多视频和演示都不太现实,比如有人触摸他人肩膀就能改变其大脑模式,让对方认为棕色是白色等。这些视频让NLP看起来像某种神秘主义,使一些人对其产生怀疑。

1.1 NLP的历史

NLP于20世纪70年代由理查德·班德勒(Richard Bandler)和约翰·格林德(John Grinder)在格雷戈里·贝特森(Gregory Bateson)的指导下开发。其根源来自班德勒和格林德对当时一些最成功的治疗师的研究。

从最初的研究中,他们发展出了NLP的“代码”概念。早期研究促成了元模型的发展,该模型认识到语言模式对影响改变的作用。班德勒和格林德都是加州大学的学生,他们运用研究原理开发了一种名为元模型的治疗模型。基于此模型撰写了几本书后,他们开始完善核心原则,这些原则逐渐演变成了如今我们所知的NLP,包括锚定、换框模式、重新架构、信念改变、嵌套循环、状

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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