Muster verändern psychologie

Es gibt sechs Haupttheorien der Mustererkennung: Template Matching, Prototyp-Matching, Feature-Analyse, Erkennung nach Komponenten Theorie, Bottom-up- und Top-Down-Verarbeitung und Fourier-Analyse. Die Anwendung dieser Theorien im Alltag schließt sich nicht gegenseitig aus. Mustererkennung ermöglicht es uns, Wörter zu lesen, Sprache zu verstehen, Freunde zu erkennen und sogar Musik zu schätzen. Jede der Theorien gilt für verschiedene Aktivitäten und Bereiche, in denen die Mustererkennung beobachtet wird. Gesichts-, Musik- und Spracherkennung und Seriation sind einige dieser Bereiche. Gesichtserkennung und Seriation entstehen durch die Codierung visueller Muster, während Musik und Spracherkennung die Codierung von hörberechtigten Mustern verwenden. Der Übergang von der phonemischen Differenzierung zur höherwertigen Wortproduktion[23] ist nur der erste Schritt beim hierarchischen Spracherwerb. Die Mustererkennung wird darüber hinaus bei der Erkennung von prosody Cues, der Spannung und Intonationsmuster unter Wörtern verwendet. [23] Dann wird es auf die Satzstruktur und das Verständnis typischer Klauselgrenzen angewendet. [23] Dieser gesamte Prozess spiegelt sich auch im Lesen wider.

Zuerst erkennt ein Kind Muster einzelner Buchstaben, dann Wörter, dann Wortgruppen zusammen, dann Absätze und schließlich ganze Kapitel in Büchern. [25] Das Lesen und das Erlernen des Sprechens einer Sprache basieren auf der “schrittweisen Verfeinerung von Mustern”[25] in der Wahrnehmungsmustererkennung. Die Rolle des Kapitäns deines Lebens anzunehmen, erfordert daher bewusste Arbeit, um bewusste Veränderung hervorzurufen. Es bedeutet, toxische Denkmuster zu identifizieren, wenn sie auftauchen, und sie durch lebensanreicherende zu ersetzen. Baltes, P. B., Reese, H., & Lipsett, L. (1980) Lifespan developmental psychology, Annual Review of Pyschology 31: 65 – 110. In beiden Zersetzungsmodellen wird jede Komponente sequenziell geschätzt und dann entfernt, bis nur noch die stochastische Fehlerkomponente verbleibt (das untere Panel von Abbildung 2). Der Hauptzweck der Zerlegung von Zeitreihen besteht darin, dem Analytiker ein besseres Verständnis des zugrunde liegenden Verhaltens und der Muster der Zeitreihen zu vermitteln, was bei der Bestimmung der Ziele der Analyse von Nutzen sein kann. Zerlegungsmodelle können verwendet werden, um Prognosen zu generieren, indem zukünftige Schätzungen der saisonalen und Trendzykluskomponenten hinzugefügt oder multipliziert werden (Hyndman und Athanasopoulos, 2014).