神经反馈5——实践经验

本文探讨了神经反馈的实践经验,强调了有效反馈的三个关键原则:迅速、准确和优美。反馈类型包括视觉、听觉、触觉等。神经反馈不仅是治疗方案,更是学习自我调节的技能。指导受训者如何放松并正确互动对于成功至关重要,可以配合阅读、积木等活动进行。

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关键词:文献综述、神经反馈

根据从业者实践经验认为,反馈的类型较为多样,而有效反馈需要满足3个原则:“迅速”、“准确”、“美观”(James V Hardt,1999)或者说是“及时”、“正确”、“美好”(Sterman,2008)。

有效反馈

  • 快速—提供及时的信息以满足时效性。

  • 准确—提供给大脑处理的信息需要是正确的、准确的。

  • 优美—大脑不会困惑也不需要过度努力就可以对反馈内容做出良好的反应。

反馈类型

  • 视觉

  • 听觉

  • 触觉

  • 实际工具

  • 潜意识反馈或者能量反馈。

神经反馈的过程在很大程度上是自动的,因此很多时候主试只是把受训者放在神经反馈系统前,而没有对其进行必要的指导或补充说明,这也是很多神经反馈项目失败的原因之一。

神经反馈不是一个简单的解决问题的治疗方案,而是可以让受训者的大脑学习自我调节技能的一种技术。故而受训者不应是被动的接受“治疗”,而应是主动学习这项技能,所以指导(特别是初次接触神经反馈的)受训者如何能够快速学习该项技能则尤为重要。

指导要求

  • 放松并静静等待图像或者声音的出现

  • 不要努力去做任何事,包括去努力不做任何事

  • 当达到某一状态时,自己去感受处于这个状态的感觉

  • 放松地注视屏幕

  • 让反馈告诉你是否达到理想状态

神经反馈期间可以进行的活动

  • 阅读

  • 积木

  • 绘画

  • 填色

  • 俄罗斯方块

  • 智力游戏

  • 受训者在执行过程中可以保持轻松、专注状态的其他活动

内容来源:

《TECHNICAL FOUNDATIONS OF NEUROFEEDBACK》 Thomas F. Collura

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【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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