李红教授:抑郁的性别差异

性别差异与抑郁:一项关于负性情绪敏感性的研究
李红教授的研究发现,女性在青春期到更年期期间更易受到情绪障碍影响,对负性情绪的敏感度高于男性。男性主要对高强度负性刺激敏感,而女性对高低中等强度的负性刺激都有较强感受性。这些差异可能源于社会心理和大脑机制,提示心理健康干预应考虑性别差异。

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社会转型带来的压力对人们的心理造成不适,有数据表明,15-18%的人心理健康状况差。俞国良教授团队发现从小学生到初中生、高中生、大学生抑郁状况逐渐凸显出来,尤其是在高中和初中阶段。科研人员的心理问题也比较严峻,尤其是博士生,有15%和23%的人用“very often”和“fairly often”描述他们在近一个月内感受到不堪重负的频率。心理健康蓝皮书报告发现,抑郁还有地域差异、户籍差异和学历差异。大学本科及以上群体的抑郁高风险检出率为13.6%,而中专大专群体的检出率为16%,高中及以下群体的检出率为18.1%,这说明受教育可以帮助我们更好地去调节情绪。

抑郁的性别差异一直存在,研究表明,从青春期到更年期,女性发生情绪障碍的比率是男性的2-3倍。有研究从社会心理的角度来调查社会心理因素、生理因素在抑郁中所起的作用。他们认为男女性应对方式不一样,男性有让自己更加放松的应对方式,男性的身体自我比较弱而且比较积极,女性的身体自我比较强但是很消极,这会导致女性有更多的情绪障碍。也有社会角色认知的问题,女性往往对自己的社会角色和性别角色表示不满,甚至不愿意做女性。男性就不一样了,他们觉得自己很好。

我们对大脑的研究也发现男性和女性有很大的性别差异,但为什么女性有更多的情绪障碍,大脑机制并没有得到很充分的揭示,所以我们对这个问题开展了一系列研究。我们从负性情绪加工偏向开始,人脑对负性情绪更加敏感,这种现象称为负性情绪加工偏向。但没有研究讨论人对不同强度的负性情绪是如何进行加工的,因此我们猜想:人脑对不同强度的负性刺激是敏感的,但是人脑对不同强度的正性刺激可能是不敏感的。原因在于负性刺激和正性刺激对人脑的影响不一样。为了验证此推论是否正确,我们做了以下研究。我们创新

非支配排序遗传算法(NSGA-II)是一种广泛应用于多目标优化问题的改进遗传算法,由Deb等人于2002年提出。该算法适用于解决具有相互冲突目标函数的复杂工程与设计问题。 NSGA-II的核心流程包括: 1. **种群初始化**:随机生成一组初始解作为种群。 2. **非支配排序**:将种群个体按支配关系分层,第一层为不受任何其他个体支配的解(帕累托前沿),后续层次依次排序。 3. **拥挤距离计算**:衡量同一非支配层中个体之间的密度,用于在选择时保持种群多样性。 4. **选择操作**:依据非支配等级和拥挤距离进行选择,优先选择等级高、拥挤距离大的个体。 5. **交叉与变异**:采用遗传算法中的交叉(如单点、均匀交叉)和变异(如位变异)操作生成新个体。 6. **迭代终止**:重复进化过程直至满足预设代数或其他终止条件。 在Python中,可通过DEAP、pygmo等库实现NSGA-II。典型步骤包括: - 导入DEAP、NumPy、matplotlib等库。 - 定义多目标优化问题(决策变量、目标函数、约束)。 - 设计个体编码结构(如列表或元组)。 - 配置选择、交叉、变异操作(例如使用`tools.selNSGAII`、`tools.cxTwoPoint`)。 - 初始化种群并运行进化迭代。 - 对结果进行非支配排序与拥挤距离计算,获取帕累托前沿,并通过可视化工具展示。 提供的文件`NSGA-II-master`包含相关Python实现源码,涵盖问题定义、种群操作、进化流程及结果可视化,有助于深入理解算法并将其应用于实际多目标优化问题。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的VMD-RF故障诊断分类预测项目,通过变分模态分解(VMD)对机械振动信号进行自适应多尺度分解,提取各本征模态函数(IMF)的时域、频域和时频域特征,并融合为高维特征向量;随后利用随机森林(RF)分类器实现多类别故障的智能识别与预测。项目涵盖从信号采集、数据预处理、VMD分解、特征提取、模型训练到性能评估的完整流程,结合参数优化、可视化分析与人机交互界面设计,构建了一套标准化、可扩展的智能故障诊断系统。文中还提供了部分代码示例和模型实现细节,验证了该方法在复杂工况下具有高准确率、强鲁棒性和良好泛化能力。; 适合人群:具备一定信号处理与机器学习基础,从事工业智能运维、故障诊断、设备健康管理等相关领域的科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师; 使用场景及目标:①应用于高端制造、轨道交通、能源装备等领域的机械设备故障诊断;②解决非平稳信号分解难、特征提取不足、噪声干扰严重等问题;③提升诊断准确率,实现自动化、智能化的设备状态监测与预测性维护; 阅读建议:建议结合MATLAB实践操作,重点关注VMD参数设置、特征融合策略与RF模型调优方法,并通过实际数据集验证模型性能,深入理解信号处理与人工智能融合的技术路径。
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