18、挪威1770 - 1814年对政府的批评

1770-1814年挪威对政府的批评

挪威1770 - 1814年对政府的批评

在1770 - 1814年期间,挪威精英阶层对以哥本哈根为中心的政府和政治体系是否存在不满,这是一个值得探讨的问题。长期以来,在挪威史学界广泛认为,1536年之后至拿破仑战争(1807 - 1814)之前,除少数情况外,挪威的精英阶层和农民很少直接批评国王和政权。反对声音主要集中在挪威东南部的一些商人和地主圈子,他们的不满主要源于政府的经济政策偏向丹麦和哥本哈根,损害了挪威的利益。

研究现状

以往的研究观点认为,挪威人对国王忠诚,没有明显意愿用基于人民主权、权力分立和自由平等原则的宪法取代绝对君主制。例如,历史学家延斯·阿鲁普·塞普(Jens Arup Seip)受同事斯韦勒·斯滕(Sverre Steen)研究的启发,提出“挪威人是作为礼物获得自由”的观点,认为1814年的革命并非源于底层民众的诉求,而是丹麦王子克里斯蒂安·弗雷德里克(Christian Frederick)为防止瑞典征服挪威而发起的行动,旨在确保丹麦和挪威的统一。

克努特·米克兰德(Knut Mykland)的分析也支持“自上而下的革命”这一观点,他认为国王弗雷德里克六世(Frederick VI)暗中支持王子的行动,玩了一场“皇家双重游戏”。此外,斯塔勒·迪尔维克(Ståle Dyrvik)和奥伊斯坦·索伦森(Øystein Sørensen)等历史学家也从不同角度支持了这一观点,迪尔维克认为挪威没有民族分离主义的迹象,索伦森则称只要绝对君主制倾向于自由和开明,挪威人就认为它是合理的。

然而,到了20世纪80年代末和90年代,卡雷·伦登(Kåre Lunden)提出了反对意见,他强调有一些挪威民族主义者毫不掩饰地表现出分离主义倾向,并对丹麦、丹麦

【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。
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