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围产期经验:基于胎儿期的考察
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作者 尤里•米哈伊洛维奇•谢尔久科夫 耿海天(译) +1 位作者 韩雨(译) 万长松(译) 《医学与哲学》 北大核心 2024年第6期67-73,共7页
采用实验心理学的方法对“围产期经验”,即胎儿的心理发育过程进行研究。首先,在整个胎儿期,所有感觉系统无一例外地均已充分形成并接收传入的信息。其次,在妊娠中期已经可以检测到情绪的发展。再次,胎儿在母体内发育到25周后产生身体... 采用实验心理学的方法对“围产期经验”,即胎儿的心理发育过程进行研究。首先,在整个胎儿期,所有感觉系统无一例外地均已充分形成并接收传入的信息。其次,在妊娠中期已经可以检测到情绪的发展。再次,胎儿在母体内发育到25周后产生身体的整体性感觉,在个体发生上标志着第一个自我心理特征开始形成。第四,从胎儿发育的第8周就开始形成主观现实的时空连续体。最后,围产期的经历可以形成人的原始意象及其形象,它们渗透到主观现实的整个存在过程的无意识结构中。“围产期经验”的要素后来形成了心理和行为的框架。 展开更多
关键词 先验经验 围产期经验 先天知识 自然认知系统 主观现实
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基于声发射特征提取和机器学习的煤破坏状态预测 被引量:2
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作者 李振雷 李娜 +5 位作者 杨菲 SOBOLEV Aleksei 宋大钊 王洪磊 纳然 曹亚利 《工程科学学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第1期19-30,共12页
同步采集了煤样单轴压缩破坏过程的声发射全波形数据和应力数据,提取了声发射梅尔倒谱系数作为样本特征,定义煤样当前受力与其峰值载荷的比值为煤样的应力状态并将其作为样本标签,利用机器学习方法构建了煤样破坏状态的预测模型.结果表... 同步采集了煤样单轴压缩破坏过程的声发射全波形数据和应力数据,提取了声发射梅尔倒谱系数作为样本特征,定义煤样当前受力与其峰值载荷的比值为煤样的应力状态并将其作为样本标签,利用机器学习方法构建了煤样破坏状态的预测模型.结果表明:梅尔倒谱系数可以很好地表征煤样的破坏状态,该参量在煤样达到受力峰值80%后表现出明显突增或突降或先增加然后突降的规律,机器学习能够利用该样本特征建立煤样破坏状态预测模型进而预测煤样的危险状态,利用五折交叉验证方法评价模型的预测准确度达到88.61%,模型预测效果和稳定性良好;进一步讨论了不同重要度的梅尔倒谱系数组合作为样本特征对于模型预测效果的影响,发现样本特征中含有重要度高的特征和关键特征是模型预测准确度高的关键.这可为进一步完善煤岩动力灾害预测预警提供借鉴. 展开更多
关键词 动力灾害 监测预警 声发射 机器学习 梅尔倒谱系数 特征提取
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