6、托勒密时期埃及的历史背景与政治演变

托勒密时期埃及的历史背景与政治演变

1. 法尤姆地区的特点与发展

法尤姆位于开罗西南约五十英里处,由尤瑟夫河灌溉。它在两个时期得到了更为密集的开发,分别是第十二王朝(约公元前1991 - 1783年)和托勒密时期,在托勒密时期成为了托勒密王朝权力的焦点。

1.1 社会构成

  • 该地区在托勒密前三世统治期间,是士兵定居计划的关键区域。虽然一些城镇在托勒密时期之前就已存在,但该地区主要由军事定居者和王室土地主导。
  • 不过,移民和埃及人之间几乎没有社会隔离。人口普查记录显示,埃及人、希腊人和其他人群在村庄中共同生活的程度相当高。

1.2 历史意义

  • 从某些村庄出土的大量希腊纸莎草文献,为我们提供了托勒密政策、干预和控制的详细记录。托勒密王朝在法尤姆的活动包括人口迁移,这一现象不仅在埃及和波斯历史中常见,在马其顿的腓力二世时期也有类似情况。
  • 法尤姆的考古发现展示了托勒密王朝干预的范围,如运河网络、开垦土地和耕种的方法,以及种植的作物种类。该地区在这一时期的显著特点是大量军事定居者的存在,这与尼罗河河谷的其他地区形成了鲜明对比。

2. 托勒密统治的历史背景

2.1 早期动荡与复兴

  • 在公元前第一个千年的大部分时间里,埃及处于外国统治者的控制之下。第二十王朝末期(约公元前1069年),中央政治权力崩溃,随后在第二十一王朝,以底比斯阿蒙神庙为中心的神权国家在同时拥有祭司头衔的军阀的领导下出现。
  • 埃及成为亚述和努比亚国王的战场,先后遭受努比亚国王(构成
【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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