导读:本文包含了文化进化论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:文化,算法,子群,子粒,人类,图式,自然选择。
文化进化论文文献综述
冯建明,莫爱屏[1]（2019）在《模因叁论与文化进化研究》一文中研究指出模因论从自然科学的视角研究文化传播与进化规律,但一直被批评存在概念不清、论述模糊以及缺乏实证研究等诸多短板。本文基于对本体论、认识论和价值论的思考,探讨了模因概念、传播动力、传播条件、传播形态、传播结果及其对文化动因、文化传播和文化定型等方面的解释力。作为文化进化的遗传密码,模因依赖人脑而生存,是一种强势的、具有社会扩张性的认知图式。受人类"利己性"源动力的驱使,模因传播是主体意向性的选择过程,很大程度上取决于模因、宿主和环境之间的契合性与适配度。传播过程中尽管会发生变异,但相似性总是远大于变异性。成功模因最终演变为社会表征和规范,文化定型实质上是模因进化的必然趋势。(本文来源于《外国语(上海外国语大学学报)》期刊2019年02期）
王娜,王健,赵旭[2]（2019）在《新时代技术创新文化进化探究》一文中研究指出创新基因是制约技术创新文化进化的关键。培育优良的创新基因,我们需要传承中国传统文化中的基因精华并注入新时代的新基因。新时代技术创新文化的进化应遵循观念文化、器物文化和制度文化之间的内在逻辑,应研究遗传要素、人才要素和环境要素的作用和影响。结合文化进化论,分析技术创新文化进化的机理,可以不断地修正创新基因的成长轨迹。新时代,新旧创新文化基因的互动、文化传播者与接受者的互动以及虚拟文化与现实文化的互动可以促进技术创新文化进一步发展。(本文来源于《东北大学学报(社会科学版)》期刊2019年02期）
张慧姝[3]（2018）在《基于北京经济产业发展的古都新文化进化》一文中研究指出目的对基于北京经济发展的古都新文化进化过程和实现进行研究,预测北京文化经济产业的未来趋势。方法从社会、流行、历史、金钱4个方面研究分析北京古都新文化变迁,引入争胜性信息设计和生物学理念。通过文化数据可视化和信息设计形成知识地图,提出北京古都新文化的进化方法、过程和实现手段。结论科学技术是北京古都新文化进化的重要手段,增强现实技术可以使首都博物馆文化和体育文化的展示、学习和经济形式、国际贸易和援助形式发生重大变化。未来的趋势是文化创意的难度加大,从业人员变得更加有知识,学科将更加交叉和多学科融合,专业知识将更加融入流行、前沿的科学技术,产业经济更趋于由北京新文化推动。北京文化经济产业是北京向非自然资源经济发展的重要手段之一。(本文来源于《包装工程》期刊2018年18期）
吕宝忠[4]（2018）在《智人进化叁部曲:自然选择·文化进化·人工智能设计》一文中研究指出为揭开在被野兽猎杀的威胁下而胆战心惊生存的原始人是如何成为"万物之灵"的,简述了智人进化的历程,指出此过程是由自然选择、文化进化和人工智能设计的进化叁部曲所构建的。最后,展望了人类乐观和悲观的未来。(本文来源于《自然杂志》期刊2018年04期）
杨怀中[5]（2018）在《科技文化进化及其伦理价值认同》一文中研究指出科技文化生成于科学技术实践活动,随着科学技术的发展而不断进化。在不断的发展进化中,科技文化撒播着人性的关怀、彰显着道德的理性以及展现着伦理的本质和向度。从伦理在科技文化进化中的地位和伦理之于科技文化发展的影响来看,伦理价值认同始终是科技文化进化的核心问题,因而也是当代中国科技文化建设迫切需要解决的理论和实践课题。(本文来源于《武汉科技大学学报(社会科学版)》期刊2018年04期）
龙叶先[6]（2017）在《文化进化机理的系统哲学分析》一文中研究指出文化作为一种信息存在,其进化无法用一般系统进化原理予以解释说明。从系统角度看,文化系统是文化与人的需要之间的功能耦合。在这个耦合网络中,人的需要产生了文化,是文化的输入;反过来,文化输出满足人的需要,成为人的需要的输入。人的主观能动特性,使人的需要成为文化系统的主导因素,但人的需要的发生、变化以及需要的满足,很大程度上又取决于人对文化的正确解译。因此,人对文化的解译能力成为文化进化的主要动力。(本文来源于《贵阳学院学报(社会科学版)》期刊2017年06期）
房娟艳,魏燕婷[7]（2017）在《探究混合文化进化群智能算法及其运用》一文中研究指出混合文化进化群智能算法是一种起源于生物仿生学,并结合生物的智能行为和规律,完成对其的模拟和分析,是一种较为有效的新型算法,具有较高的应用价值和实践价值。本文就混合文化进化智能算法展开探讨,结合相关实例,对其应用进行阐述,进一步完善进化群智能算法,发挥混合文化进化群智能算法的功能性,促进算法收敛的速度与寻优的性能,进而有效的对相关实际问题进行更好处理。(本文来源于《信阳农林学院学报》期刊2017年04期）
刘天宇[8]（2017）在《基于协作学习和文化进化机制的量子粒子群算法及应用研究》一文中研究指出量子粒子群优化算法是一类基于量子模型的群体智能算法。因为易于理解和实现的优点,量子粒子群算法自提出以来就被广泛的应用于解决各种优化问题。本论文对不同优化背景下的量子粒子群算法进行了系统的研究。根据不同的优化问题特点,本论文分别提出了针对性的算法。量子粒子群算法设计的核心就在于对于每一个粒子获取合适的吸引子来指导其进化。在基本的量子粒子群算法中,通过对粒子的个体和全局最优位置进行随机加权求和得到该粒子的吸引子。但是理论和实践证明这种随机加权求和方式在有些情况下并不是获得粒子吸引子的有效方式。本文针对这一问题,提出了一种通过协作学习策略来获取粒子吸引子的量子粒子群算法。很多现实生活中的问题都属于多目标优化或者动态优化问题。在多目标优化问题中,算法很难得到一个可以同时优化所有目标的最优个体。所以,如何对每个粒子选择合适的个体和全局最优位置是设计有效的多目标量子粒子群算法的关键和瓶颈之一。对于动态优化问题,如何达到收敛速度与多样性之间的平衡是将量子粒子群算法应用于动态优化问题时面临的难点。针对上述问题,本论文将文化进化机制引入到量子粒子群算法中,通过利用从种群中提取的知识来指导种群的进化过程。并且,通过理论和实验证明了基于文化进化机制的量子粒子群算法在处理多目标和动态目标优化问题时的有效性。本论文主要工作概括如下:1.标准量子粒子群算法通过对粒子的两个最优位置进行随机加权求和来获取吸引子。针对该吸引子获取方式易丢失有用信息和在算法后期不容易指导粒子跳出局部最优的问题,提出了一种基于协作学习的量子粒子群算法,并将其应用于解决复杂的单目标函数优化问题。协作学习策略由正交算子和比较算子构成,通过两个算子的协作来帮助算法针对每个粒子构造有效的吸引子。为了达到协作学习中“开发”和“利用”之间的平衡,算法通过概率参数来控制协作学习中两个算子的实现。在CEC2014复杂函数测试集上的实验结果证明协作学习可以有效的提高算法的性能。2.针对量子粒子群算法在多目标优化背景下选择粒子的个体和全局最优位置比较困难的问题,提出了基于文化进化机制的多目标量子粒子群算法算法。所提出的算法框架由种群空间和信念空间构成。种群空间中的粒子通过利用信念空间中存储的知识来不断的进化。在所提算法中,通过一种基于形势知识的局部搜索策略来获取粒子的个体最优位置。此外,为了避免获得的Pareto最优集只集中在几个离散区域,还设计了一种基于组合的更新算子。该算子通过利用信念空间中存储的历史知识对获得的Pareto最优解集进行更新,从而帮助算法最终获得均匀分布的Pareto前沿面。实验结果证明了所提策略的可行性和高效性。3.针对电力系统中的经济/环境调度问题,提出了一种基于文化进化机制和多观测策略的量子粒子群调度算法。在该调度算法中,每个粒子在一次迭代中需要进行多次观测,并且多次观测中所需的个体和全局最优位置通过利用信念空间中的形势和空间知识来产生。除此之外,本文中提出了一种基于历史知识的自适应变异算子来提高算法跳出局部最优的能力。实验结果表明,所提算法可以有效的对经济/环境调度问题进行优化。4.在动态单目标优化中,如何在环境改变之后快速的寻找到新的全局最优解是一个很有挑战性的课题。针对这一问题,本文提出了一种基于记忆策略的动态单目标量子粒子群算法。所提算法中采用了多个子种群同时进化。并且算法中采用了叁种记忆文件:全局记忆文件、个体记忆文件和临时极值记忆文件。全局和个体记忆文件分别用来获取粒子的全局和个体最优位置。在所提出的算法中通过一种基于临时极值记忆文件的重新初始化策略帮助子种群完成重新初始化操作,以便于种群在环境变化后快速的定位到新的全局最优解。另外,提出了一种基于相似度的更新算子来避免多个子种群集中于一个局部极值点附近。实验结果证明了算法在优化动态单目标问题时的有效性。5.在动态多目标优化中,针对如何平衡算法中收敛速度和种群多样性的问题,提出了一种基于文化进化机制的多目标动态量子粒子群算法。为了保持种群多样性,算法中采用了一种多种群策略。在该多种群策略中,一个子种群同时优化所有目标,该子种群中粒子的全局最优位置通过利用信念空间中记录的空间知识来获得。其他的子种群分别对每个目标进行单独优化。除此之外,在环境未发生变化时,提出了一种预测机制来指导种群在当前环境下快速搜索到Pareto最优解集。在环境发生变化后,提出了一种重新初始化策略,通过对子种群进行重新初始化使算法能在新的环境下快速搜索到Pareto最优解集。实验结果证明了所提算法在动态多目标优化问题上的有效性。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2017-04-01）
陈立军,蔡海鹏[9]（2016）在《人类命运变迁与文化进化》一文中研究指出地球上没有哪个物种的命运像人类这样在几千年间发生如此巨大的变化。在进入文明社会之前,人类基因进化已经基本完成,人类文明的加速发展主要来自人类文化的进化。人类文化经历了原始文化、神灵文化、人伦文化、科技文化四个阶段,人类命运在此过程中不断变迁。科技发达以后,人类在增强自我掌控能力的同时也在迷失自我,求生本能仍然是人类自我约束的根本力量,未来社会将形成新的人本主义文化来制约科技的过度发展。(本文来源于《鲁东大学学报(哲学社会科学版)》期刊2016年06期）
邢婉莹[10]（2016）在《利用文化进化算法的配电网分散式风电源规划》一文中研究指出分散式风电源因其节能环保的特性在电网中被广泛应用,为了确保其接入配网后系统运行的安全、经济和可靠,就必须要对它进行合理的规划设计,而目前的规划研究大都存在模型保守单一、求解算法寻优效果差等问题。本文首先概括了配电网中分散式风电源规划的基本思想,深入分析了分散式风电源对配电网潮流、网损、电能质量和可靠性等方面的影响;在此基础上分别建立了考虑电力系统经济效益和考虑电力系统可靠性的多0标寻优模型;其次引入了文化进化算法,结合模型给出算法的具体步骤和流程图;最后,通过丨EEEU节点系统和丨EEE33节点系统的仿真结果验证了本文所建立的带约束条件的多口标寻优模型是合理的,并与其他算法结果进行对比,表明本文所采用的文化进化算法迭代次数更少、寻优能力更强。(本文来源于《西安理工大学》期刊2016-06-30）
文化进化论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
创新基因是制约技术创新文化进化的关键。培育优良的创新基因,我们需要传承中国传统文化中的基因精华并注入新时代的新基因。新时代技术创新文化的进化应遵循观念文化、器物文化和制度文化之间的内在逻辑,应研究遗传要素、人才要素和环境要素的作用和影响。结合文化进化论,分析技术创新文化进化的机理,可以不断地修正创新基因的成长轨迹。新时代,新旧创新文化基因的互动、文化传播者与接受者的互动以及虚拟文化与现实文化的互动可以促进技术创新文化进一步发展。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
文化进化论文参考文献
[1].冯建明,莫爱屏.模因叁论与文化进化研究[J].外国语(上海外国语大学学报).2019
[2].王娜,王健,赵旭.新时代技术创新文化进化探究[J].东北大学学报(社会科学版).2019
[3].张慧姝.基于北京经济产业发展的古都新文化进化[J].包装工程.2018
[4].吕宝忠.智人进化叁部曲:自然选择·文化进化·人工智能设计[J].自然杂志.2018
[5].杨怀中.科技文化进化及其伦理价值认同[J].武汉科技大学学报(社会科学版).2018
[6].龙叶先.文化进化机理的系统哲学分析[J].贵阳学院学报(社会科学版).2017
[7].房娟艳,魏燕婷.探究混合文化进化群智能算法及其运用[J].信阳农林学院学报.2017
[8].刘天宇.基于协作学习和文化进化机制的量子粒子群算法及应用研究[D].西安电子科技大学.2017
[9].陈立军,蔡海鹏.人类命运变迁与文化进化[J].鲁东大学学报(哲学社会科学版).2016
[10].邢婉莹.利用文化进化算法的配电网分散式风电源规划[D].西安理工大学.2016
论文知识图
