9、斯堪的纳维亚地区珠宝扣环的分布与类型研究

斯堪的纳维亚地区珠宝扣环的分布与类型研究

1. 珠宝分布与豪华胸针

对珠宝分布及相关背景的研究发现,豪华胸针可能是斯堪的纳维亚南部地区D2b阶段的特定区域变体。这些胸针与金叶饰一同被埋藏,这一做法可追溯到从D1阶段向D2a阶段过渡时期的加尔斯特德发现。尽管在向D2b阶段过渡时分布模式有所变化,但D2a阶段的一些本地变体仍延续到了后续阶段,例如厄斯特戈特兰和博恩霍尔姆的一些浮雕胸针的下弯侧叶在D2a和D2b阶段都有出现。浮雕胸针的发展呈现出从形式多样到广泛相似,再到区域分组更加清晰的模式。

2. 扣环的使用与分布

扣环早在公元250 - 300年的罗马晚期铁器时代就在斯堪的纳维亚南部开始使用,但大多数发现来自迁徙时期。其使用在迁徙时期传播到了英格兰,在东安格利亚地区有特殊且广泛的分布。斯堪的纳维亚地区共发现616个扣环,其中瑞典319个、挪威220个、丹麦77个,瑞典的发现最为密集。

扣环通常用于固定手腕处的袖子,随着迁徙时期的推进,其作为“袖扣”的功能更为常见。此外,它们还用于裤子膝盖或脚踝处、作为腰带扣、在衬衫领口或肘部等位置。

3. 扣环的类型分类

约翰·海因斯将扣环分为三类:
- A类 :由金属丝卷成螺旋状的扣环。
- B类 :由带有铆接按钮或横杆的金属板制成的扣环,进一步细分为20个子组(B1 - B20),其中B1和B7又根据按钮设计或装饰形式进一步细分。B类扣环在斯堪的纳维亚和英格兰最为常见,在斯堪的纳维亚,只有B1 - B6和B7的第一个子类型有发现,B1是最常见的子组,占该类的96%。
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提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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