14、18 世纪瑞典农村:从臣民到早期公民的转变

18 世纪瑞典农村:从臣民到早期公民的转变

在 18 世纪的瑞典,农村地区发生了一系列深刻的政治变革,农民逐渐从臣民转变为早期公民,公共领域也在这一过程中不断发展。这一转变涉及到政治文化、决策方式、公共项目以及信息传播等多个方面。

政治文化与公民概念
  • 公民概念的发展 :在 18 世纪晚期的政治思想中,公民身份是一个重要概念。《百科全书》(1753 年)将公民描述为享受政治社区权利并承担相应义务的成员。在瑞典,公民概念在 18 世纪 60 年代得以确立,新的公民是政治上积极参与的个体,与以往被动但忠诚的臣民概念形成对比。公民不仅要促进公共利益,还需在私人行动中寻求提升整体效用的机会,并且与爱国主义紧密相连。
  • 公共领域与公民身份的关系 :通常,公共领域的研究常借鉴哈贝马斯关于 18 世纪资产阶级公共性兴起的理论,但这里采用汉娜·阿伦特的观点,认为公共领域是公民身份的前提,没有公共领域就不存在公民身份。在瑞典,尽管公民身份的发展通常被视为城市现象,但在工业化前的瑞典,城镇规模小且数量少,大部分人口居住在农村,教区在政治发展中起着重要作用。
从共识到个体选择
  • 神职人员选举制度的变革 :瑞典农民在地方政治决策中有丰富经验。绝对统治结束后,瑞典议会制定了新的神职人员选举立法。在中世纪早期,瑞典教区就有权参与当地神职人员的选择,但方式不同。绝对统治时期,神职人员的任命主要由大教堂分会或皇家直接决定,普通教区居民没有个人影响力。到 18 世纪 30 年代,正式选举制度启动,所有土地所有者有权根据纳税

【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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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