心内求法与心外求法

本文探讨了科学方法(心外求法)与宗教智慧获取方式(心内求法)的不同及优势。科学注重实证和逻辑验证,易于传播,但在无法实证的领域存在局限性。而心内求法则侧重内心体验,虽难以共享却能获得更深层次的理解。两者结合可以相互补充,共同促进认知的全面发展。

        “科学”一词,指发现、积累并公认的普遍真理或普遍定理的运用,已系统化和公式化了的知识。经过四百年的发展,科学取得了辉煌的成就。今天,任何国家,任何民族,任何信仰的人,都无异议地在学校里接受科学教育,以致于我们认为科学能够解决一切问题,并且把“是否科学”作为检验事物正确的标准。   

        其实“科学”是人们认识事物的一种方法,即通过实证的方式,由实践对理论进行检验。科学的方法不受主观意志的影响,我们暂且称其为“心外求法”。这种实证的方法具有普遍性、可靠性和实践性。 

        在科学产生以前,人类的知识来自宗教。通常僧侣和祭司是学识最渊博的智者。那是人们获取智慧的方式是通过渐修、顿悟等方式,通过内心的感悟来得到真理。我们称这种方式为“心内求法”。

        “心外求法”和“心内求法”各有优缺点。“心外求法”由于其严格的证实过程和很强的逻辑性,更容易解释,从而容易传播,但“心外求法”的发展程度受到实证能力的限制,不能证实的东西被称为“不科学”;心内求法必须亲证,其成就亦不能共享,但是由于理法上的彻底性和事法上的圆满性,能够获得远远超过实证科学的圆满无上智慧。

        其实“心外求法”和“心内求法”完全可以互相结合。比如各宗教的一些说法逐渐得到科学的证实。再比如爱因斯坦的相对论,其发现的过程完全可以说是“心内求法”,而后才被逐步证实。

    我们研究问题,最好能够将内求与外求结合,将证悟与解悟结合,将出世与入世结合。长短互补,相得益彰。

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值