14、细胞损伤与动机的奥秘

细胞损伤与动机的奥秘

在生物的各种行为背后,动机起着关键作用。而目前的研究发现,元素动机的产生与细胞的短暂损伤密切相关。

细胞损伤与动机的关联

现阶段,并没有专门的研究去探究在动机行为引发的体内平衡紊乱过程中,特定的大脑神经元是如何受损的。细胞损伤可能表现为细胞形态、离子代谢、电活动等方面的变化,这些变化会阻碍细胞的正常功能,甚至导致细胞死亡。在体内直接揭示细胞损伤的证据,如细胞肿胀、膜完整性丧失等,是比较困难的。不过,许多研究中都呈现出间接证据,表明动机兴奋的结果与细胞损伤之间存在明显的关联。一方面,在动机行为期间存在细胞损伤的证据;另一方面,人为诱导的损伤会引发或增强动机。而且,细胞内环境的相同改变既会导致损伤,也会使动机增强。由此可见,兴奋作为神经活动的基本属性(显然也是动机的基础),会造成损伤。

不同类型的动机与细胞损伤
防御动机

防御动机的起源与疼痛、恐惧、焦虑、厌恶、反感等危险信号相关。传统上,防御动机被视为负面的,它可以表现为主动或被动的形式,比如被动避免危险或主动消除危险。实际上,任何动机都具有负面性,需要得到满足,而满足动机总是具有积极意义。

在厌恶和防御反应期间,对神经元活动的细致研究显示,大脑中兴奋广泛分布,但防御行为的特定方面与大脑内相对局部区域的活动相对应。防御动机首先与杏仁核相关,杏仁核内不同的核介导不同类型的恐惧条件行为:中央核介导条件恐惧刺激引发的行为抑制,而基底外侧杏仁核介导对条件厌恶刺激的回避。此外,防御行为的某些特征还与大脑的其他区域有关。例如,延髓吻侧腹内侧的神经元对急性炎症中的脊髓伤害性“开启细胞”和继发性痛觉过敏有促进作用;脊髓中的神经元会导致慢性损伤引起的神经性疼痛;

【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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