6、暴力与风险:历史中的抉择与策略

暴力与风险:历史中的抉择与策略

1. 不同社会的决策倾向

不同社会在决策倾向上存在显著差异。一些社会倾向于铭记警示性的灾难,鼓励成员充分利用命运赋予的一切;而“机会主义”社会则倾向于避免纪念,帮助个体从近期现状出发做决策,大胆修复损失,巩固成果时回归保守。面对相同决策节点,不同社会成员会选择不同行动路径。

2. 风险与暴力的关联

2.1 暴力中的风险考量

参与暴力必然承担重大风险,包括高可能性和高危害的风险。风险理论核心假设是,没有行动者会主动寻求风险。但观察者和参与者视角存在差异,参与者在损失领域可能认为某些风险可接受,或者优先考虑其他领域。

2.2 暴力的风险与收益

暴力冲突既带来身体伤害等风险,也能避免一些风险,如降低荣誉受损导致地位下降的可能性。为荣誉而战虽不能保证荣誉,但能将地位领域的高风险换成低风险。个体接受的身体风险大小也很重要,适当展示武力可重新定义地位现状。

2.3 文化偏好与暴力分析

从风险评估相关领域和决策参考点分析暴力,能超越传统功能主义和抽象解读。可识别的文化偏好模式有助于理解看似不合理的选择。分析暴力的新模型结合了流行二元模型特点,考虑暴力在不确定环境中既是手段也是目的。

2.4 暴力分析的维度

  • 权力维度 :将暴力作为胁迫他人的手段。
  • 意义维度 :通过暴力操纵和传达意义。
  • 风险维度 :在无法完全控制环境时,通过暴力行使自主
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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