9、意识的建构性解释及其实现

意识的建构性解释及其实现

1. 意识相关过程的特性

在意识相关的处理过程中,自动过程和受控过程在功能上并非完全分离。它们使用相同的推理规则,而且一个事件是否处于系统的注意力范围内可以是程度上的问题。一个被忽视的概念可能会得到关注,并在一定程度上解释之前的直觉或灵感。

心理操作集与所有可能的物理操作集是不相交的。即使外围设备能够获取心理操作中处理的所有数据,它也无法在心理操作的处理上下文(由 NARS 的内存和缓冲区内容提供)之外以相同的方式处理这些数据,也无法在 NARS 中产生相同的效果。

与必须经过一系列抽象的外部感知不同,内部感知从术语层面开始。尽管复合术语形成了概念层次结构,但随着系统逐渐形成关于自身思维如何运作的观点,它会使用越来越通用的概念来描述其思维过程,并类推理解其他思维。

NARS 内的过程可以从两个视角进行描述:NARS 自身(第一人称)和观察者(第三人称)。在 NARS 的术语中,前者包括(可执行)操作,而后者仅包含(不可执行)事件。这两个视角虽然使用不同的词汇在不同的抽象层次上表达,但它们是相关的,且由于它们的概念之间没有一一映射,所以不能完全相互转换。

2. 不同领域中意识理论的比较与含义
2.1 哲学领域

查默斯提出的意识理论有四个主要结论:
- 意识的现象(或经验)方面与功能(或访问)方面之间存在解释鸿沟。
- 至少在理论上,像僵尸这样的东西可能具有功能意识但没有现象意识。
- 解释功能意识相对容易,但很难解释现象意识如何从物理基础中产生。
- 解决该问题的是“双面原则”,即某些物理体现的信息空间与某些现象(或经验)信息空间

【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,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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