22、意识的奥秘:从生理机制到感知整合

意识的奥秘:从生理机制到感知整合

意识的基本概念

意识如同风一般,我们看不见它,只能看到它产生的影响。意识本质上是一种主观的、非客观的体验,这与自然历史研究的重点截然相反。神经生物学的主要任务是探索大脑与心理之间的关系。从目前已知的情况来看,世界上所有现象要么已经有了自然解释,要么正在被逐步阐明,所以寻找心理的物质根源是合乎逻辑的。

不同领域、不同科学流派以及不同作者对意识的定义各不相同,有时人们甚至认为意识是一种根本不存在的附带现象。一般来说,有意识意味着清醒并能感知周围环境,它与主观性、自我意识、感知能力甚至智慧等多种特质相关。意识的主要属性是具有感受性(qualia),这是一种个人态度的特质,如温暖、红色、幸福、痛苦等,虽然比意识概念简单,但也存在争议。此外,我们还有有意识行动或意愿的能力,因此意识状态有感受和意愿两个方面。

如果意识,尤其是感受性和意愿是基本本质且不可还原为其他物质,比如感受性不能还原为能量或电荷,意愿不能还原为力或动量,那么这意味着意识要么突然出现,要么一直独立于生命存在。但人类此前从未遇到过这种不可还原的现象,只有在其他解释都用尽时,我们才会接受这种说法。

生理层面的意识探索

大脑活动与意识的关联

大量数据表明,所有心理活动,即使是最复杂的,都源于大脑中的物质事件。当我们思考时,无数神经元会与其他神经元和神经胶质细胞形成集合。即使我们什么都不做,有意识(和无意识)的大脑仍在继续运作。例如,在安静状态下,功能定义的对语音敏感的听觉皮层会间歇性地出现显著的活动增加,在某些情况下,其活动增加的区域占比超过 30%。不过,我们尚不清楚哪些物质事件对应着心理过程。意识所需的最小大脑活动集合通常被

【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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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