肾病偏方

 这是个补肾的偏方,我的朋友是类风湿累及各脏器,尤其是肾脏受损严重,再发展就会是尿毒症了,到了北京协和医院都没什么好办法了。回来之后一个朋友把这个偏方给他用上了(有病乱投医了),反正吃不好也吃不坏,结果奇迹出现了,吃到三天时候浮肿的双腿就开始消肿,五天以后更明显了。现在已经全愈了。60克花生米,60克大枣(干枣最好)先把花生米煮好,再放大枣一起煮烂,每天一次,相当于每天的一顿饭,连汤汁一起吃(很好吃的),补肾最好了。与肾有关的病都可以用 。

源码地址: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
《基于STM32微控制器集成温湿度监测与显示功能的系统实现方案》 本方案提供了一套完整的嵌入式系统设计参考,实现了环境参数的实时采集、可视化呈现与异常状态提示。系统核心采用意法半导体公司生产的STM32系列32位微控制器作为主控单元,负责协调各外设模块的工作流程。 系统通过数字式温湿度复合传感器周期性获取环境参数,该传感器采用单总线通信协议,具有响应迅速、数据可靠的特点。采集到的数值信息通过两种途径进行处理:首先,数据被传输至有机发光二极管显示屏进行实时图形化显示,该显示屏支持高对比度输出,能够在不同光照条件下清晰呈现当前温度与湿度数值;其次,所有采集数据同时通过通用异步收发传输接口输出,可供上位机软件进行记录与分析。 当监测参数超出预设安全范围时,系统会启动声学警示装置,该装置可发出不同频率的提示音,以区分温度异常或湿度异常状态。所有功能模块的驱动代码均采用模块化设计原则编写,包含完整的硬件抽象层接口定义、传感器数据解析算法、显示缓冲区管理机制以及串口通信协议实现。 本参考实现重点阐述了多外设协同工作的时序控制策略、低功耗数据采集模式的应用方法,以及确保系统稳定性的错误处理机制。代码库中包含了详细的初始化配置流程、中断服务程序设计和各功能模块的应用程序接口说明,为嵌入式环境监测系统的开发提供了可靠的技术实现范例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
### 使用神经网络进行糖尿病肾病的研究与应用 #### BP神经网络简介 BP(Back Propagation)神经网络是一种多层前馈神经网络,能够通过前向传播计算输出,并利用反向传播算法调整权重和阈值来最小化输出误差。这种网络具备强大的非线性映射能力和自学习能力,特别适合处理复杂的数据模式识别和预测问题[^3]。 #### 神经网络结构设计 对于2型糖尿病肾病的预测研究,BP神经网络的设计需考虑以下几个方面: - **输入层节点数**:通常由特征变量的数量决定。这些特征可能包括患者的年龄、性别、血糖水平、血压等临床指标。 - **隐藏层数量及每层节点数**:这取决于具体应用场景的需求以及数据集的特点。一般而言,增加隐含层可以提高模型表达力,但也可能导致过拟合风险增大;而过多或过少的节点则会影响收敛速度和最终性能。 - **输出层设置**:如果目标是分类任务,则应配置相应数量的目标类别作为输出单元;如果是回归分析,则只需单个连续数值输出即可。 - **激活函数选择**:常用的有Sigmoid、ReLU及其变体等形式,在不同阶段选用合适的激活机制有助于改善训练效果并加快收敛过程[^2]。 #### 麻雀搜索算法优化 为了进一步提升BP神经网络的表现,研究人员采用了麻雀搜索算法(SSA)对其进行参数寻优。该方法模拟自然界中麻雀群体觅食行为规律,能够在较大范围内高效探索最优解空间,从而有效克服传统随机初始化带来的局限性。实验结果显示经过SSA调参后的NNM在诊断精度上有了显著改进[^1]。 ```matlab % MATLAB代码片段展示如何实现基于SSA-BPNN框架下的疾病预测流程 function [bestNet, bestFitness] = ssa_bpnn(trainData, trainLabels) % 初始化种群规模Np=30;迭代次数Tmax=50; % 定义适应度评价准则fitnessFunction=@(net)testAccuracy(net,testData,testLabels); % 执行标准SSA操作... end function acc=testAccuracy(net,data,label) predicted=sim(net,data'); [~,idx]=min(abs(predicted-label'),[],1); correct=sum(idx==ones(size(label))); acc=correct/length(label)*100; end ```
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