8、人体排泄系统与解剖分层知识解析

人体排泄系统与解剖分层知识解析

1. 排泄系统概述

人体排泄系统主要由消化系统、泌尿系统和呼吸系统组成,它们协同工作,维持身体内水和化学物质的平衡,排出体内废物。

1.1 消化系统

消化系统由胃肠道(GI 道)和多个附属器官构成。GI 道是一系列长管,始于口腔,依次经过咽、食管、胃、小肠、大肠、直肠和肛门。肝脏、胆囊和胰腺在消化过程中发挥辅助作用。
- 口腔 :牙齿、舌头和唾液腺开始将食物分解成小颗粒,舌头将颗粒推入咽和食管。
- 食管 :约 10 英寸长的厚肌肉管,通过收缩将食物颗粒推入胃。
- :通常可容纳约一夸脱的内容物,胃壁有褶皱(皱襞),可扩张和收缩。皱襞间的腺体分泌胃酸和黏液,帮助分解固体食物颗粒。食物在胃中搅拌 3 - 5 小时后,以浓稠液体(食糜)的形式进入小肠。
- 小肠 :约 7 米(23 英尺)长,由十二指肠、空肠和回肠三部分组成。十二指肠的消化过程借助胆汁和胰酶,胆汁由肝脏持续产生,经胆道运输至胆囊储存,再进入十二指肠,与胰管中的胰酶一起协助消化。消化在十二指肠和空肠完成,营养物质和矿物质在空肠和回肠吸收进入血液,输送至肝脏。剩余的不可消化物质主要是纤维、纤维素和大量水分,通过蠕动进入大肠。
- 大肠 :比小肠宽且短,包括盲肠、升结肠、横结肠、降结肠和乙状结肠。大肠负责吸收不可消化物质中的剩余水分,维持身体的液体水平,将内容物运输至直肠,最终将残渣通过肛门排出。同时,结肠中的细菌将剩余内容物分解成最终的固体废物(

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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