20、智能与意识:自然与人工系统中的探索

智能与意识:自然与人工系统中的探索

1. 意识的定义

当我们处于有意识的状态时,仿佛沉浸在一个以身体为中心的体验泡泡中,这个泡泡里分布着各种物体以及诸如颜色、气味等非物理属性。例如,此刻我的体验泡泡里有绿树和咖啡的香气;而在海滩时,泡泡里则是白沙、蓝海和龙舌兰酒的味道。在在线感知中,体验泡泡里的物体和属性与物理世界是共同变化的。同时,我们也能在离线状态下,如梦境和想象中,独立于外界改变自己的意识体验。

体验泡泡具有多个维度的变化。其空间大小可以不同,时间深度也存在差异,并且泡泡内物体和属性的数量、种类以及呈现的强度都有所不同。在梦境、想象和半梦半醒状态下,内容往往模糊、不稳定;而在在线感知中,内容则生动、稳定且色彩丰富。服用致幻剂的人,其体验强度可能比正常清醒状态更强。而且,一次体验中的内容强度也可以有不同的表现,比如当我看到一辆鲜红的巴士朝我疾驰而来,内心充满恐惧和恐慌时,视野边缘可能会有一只鸟一闪而过的模糊印象。

意识存在一些具有挑战性的哲学问题,比如意识的难题以及意识与物理世界的关系等。现代意识概念及其相关问题是随着现代科学关于物理世界的理论发展而共同演变的。

2. 关于意识的理论
2.1 物理理论

物理理论将意识与特定物理材料中的时空模式联系起来。例如,神经意识理论、电磁意识理论和量子意识理论等。这类理论与其他基于时空物理模式的科学理论类似,就像移动的电子会产生磁场,而移动的中子则不会。

2.2 计算、功能和信息理论

很多人认为意识与计算或功能相关,他们主张只要执行了特定的计算或功能,意识就会存在,而不考虑其实现方式。例如,有人将意识与全局工作空间的实现联系起来

【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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