13、动机的本质与化学特性解析

动机的生物学与化学机制

动机的本质与化学特性解析

动机——探究主观生活客观根源的简单工具

大脑如同其他物理系统,会消耗能量并趋向平衡。但大脑与收缩的弹簧不同,它能产生动机,驱使生物体去获取环境中的波动(奖励),以防止自身能量的消散。例如,当生物体内能量耗尽时,饥饿会促使其寻找食物,补充能量。

动机是神经科学中极为矛盾的属性。它既可以被看作是大脑和行为中客观与主观方面的对应,又不一定是主观事件。从外部观察者的角度来看,动机是一种调节感觉运动关系的现象,它会促使生物体对先前无效的刺激做出反应,直至达到某种最佳状态。然而,这一定义忽略了动机的主观特性。我们应将动机理解为生物体对其当前或未来生理状态的主观态度,这种态度会调节行为的产生,直至达到最佳状态。

动机本身受主体内部状态的调节,这一状态取决于经验和奖励的激励/享乐价值。如果行为完全由环境和大脑状态预先决定,那么目标导向的行为就只是一种普通反射。而动机的存在意味着自由意志的存在,这一问题虽常被讨论,但神经生物学家尚未深入研究。目前亟待解决的问题是,行为如何既能具有不可预测性,又能具有目标导向性。

自由意志问题并非仅具学术意义。以计算机为例,我们知道它没有动机和自由意志,因为其任务的解决是通过精确的计算步骤实现的。只有理解动机,才能创造出像生物一样行为的人造物体。传统计算机无法开发出人造大脑,因为其“自愿”行为往往是预先设定的,无法应对环境中的各种干扰。对动机的研究有助于设计出能在复杂环境中独立运行的自控系统。

动物为了实现目标会克服各种障碍,动机通常通过奖励或避免惩罚来满足。它包括一个欲望阶段(目标导向的强化搜索)和一个满足阶段(获得奖励)。在细胞层面,动机表现为许多大脑神经元的兴奋。

生物的首要目标是维

【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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