7、斯堪的纳维亚迁徙时期十字形胸针的分布与使用研究

斯堪的纳维亚迁徙时期十字形胸针的分布与使用研究

在研究斯堪的纳维亚迁徙时期和墨洛温王朝早期的服饰配饰时,十字形胸针是一个关键的研究对象。它不仅是这一时期斯堪的纳维亚西部重要的代表性饰品,其分布和使用情况还能为我们揭示当时的文化、社会和地域特征。

1. 研究基础与数据收集

研究选取了迁徙时期和早期墨洛温王朝时期斯堪的纳维亚的四类服饰配饰作为研究对象,其中十字形胸针因其广泛的分布、前人的系统分析以及在其他欧洲地区作为文化和民族标志的作用而备受关注。
数据收集主要依赖于已出版的文物发现列表和目录。对于挪威的发现,研究人员查阅了奥斯陆文化历史博物馆自相关出版物发布以来的印刷登记列表,涵盖至2000年的发现,并在挪威地区博物馆的在线数据库中搜索了更近期的藏品。对于其他斯堪的纳维亚地区,研究主要基于已发表的材料,包括墓地报告和零散的文物记录。尽管丹麦在传统上被认为在迁徙时期缺乏文物发现,但近15 - 20年的金属探测活动改变了这一局面。不过,许多金属探测器发现的文物来自生产遗址,未被纳入本研究。

2. 发现背景与代表性

考古证据主要来自墓葬发现,但也包括窖藏/藏物和零散发现。零散发现可能来自未按专业标准发掘的墓葬或窖藏,也可能是古代遗失的物品。这些发现对于研究区域服饰具有重要意义,因为遗失的饰品很可能在其主人居住的地区丢失,从而反映了文物的实际使用地点。
窖藏和藏物是指各种有意放置的沉积物,不与人类埋葬相关。其中,包含珠宝的贵金属窖藏在斯堪的纳维亚南部较为常见,通常被解释为祭祀用品。这些窖藏中的胸针显示出使用痕迹,表明它们在被埋藏之前已经被使用了一段时间。不过,也有观点认为,一些窖藏可能是在冲突时期隐藏的珍贵物品。
生产遗址与使用区域的关

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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