12、服饰配饰分布模式与身份表达

服饰配饰分布模式与身份表达

1. 服饰表达与身份再现

对各类服饰配饰的研究表明,其分布模式在时间和空间上存在明显且复杂的趋势。在特定时期,这些趋势与族群/文化身份的呈现密切相关。通过服饰,配饰成为了与族群和文化身份相关的社会话语的一部分。

珠宝可视为服饰的一部分,而服饰则是一种非语言的编码感官交流系统,在人类的时空互动中发挥着作用。服饰的优势在于通过其物质载体(服饰配饰)所产生的非语言体验,这种体验虽可能在无意识中影响着社会互动,但却构建了社会交往的模式。

例如,在存在严格“帽子规范”的社会中,人们会遵循这一规范,无论这种遵循是有意识还是无意识的。在族群协商的背景下,通过标记与特定文化群体的差异,服饰作为一种“符号场”,能够激活人们对视觉交流的文化倾向,从而在文化群体关联的社会话语中得以获取和保存。服饰因此在族群话语中具备了工具性的功能,它不仅可以同时象征垂直(社会等级)和水平的群体成员身份,还能在文化、族群或社会表现等方面发挥差异化策略的作用。

2. 服饰配饰的标准化与系统交流

2.1 浮雕胸针的演变

浮雕胸针很好地说明了文化、族群身份与服饰象征语言之间的联系。在D1阶段,胸针形式多样,难以定义真正的“亚型”,分布也较为有限。到了D2a阶段,出现了三种不同的“外部特征”,即脊足和平面足胸针以及带有半圆形头板的浮雕胸针(A - 5/A - 6型),它们在特定区域分布,且有一定程度的重叠。其中,半圆形头板的胸针分布最为明确,几乎仅限于哥特兰岛、厄兰岛和博恩霍尔姆岛。这一时期胸针数量也有所增加。

在D2b阶段,胸针数量几乎增至三倍,同时出现了特定区域的地方变体。此时胸针常由铜合金而非早期的银制成。这一过程可被视为

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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