10、胖与健康:被误解的真相

胖与健康:被误解的真相

在当今社会,人们常常将体重与健康和外貌紧密联系在一起。“肥胖流行病”的高度曝光,加上流行文化中完美女性形象的轰炸,使得人们普遍认为肥胖意味着不健康和丑陋。这种观念深入人心,甚至许多医疗行业的从业者也很少对此提出质疑或批评。

1. 医疗行业的偏见

医生和健康专业人员普遍存在对肥胖的恐惧。许多受访者表示,他们的医生强化了一种流行观点,即肥胖的人是因为懒惰和不负责任才会如此。医疗工作者和普通大众接触到的关于肥胖的社会信息相同,所以他们持有反肥胖态度并不奇怪。然而,有证据表明,医疗专业人员的负面态度不仅针对作为健康问题的“肥胖”,还针对肥胖的人。

许多受访女性避免看医生,因为她们觉得无论自己有什么症状,都会被归咎于身材。医生只关注她们的身材,而不关注实际问题,这让她们觉得自己真正的担忧被忽视了。以下是一些具体案例:
- 芭芭拉 :她有血栓,但医生却因她的体重而忽视了这个问题。后来是一位肿瘤学家在她做乳房X光检查时发现了血栓。芭芭拉抱怨医生总是把很多问题归咎于她的体重,而不考虑她所说的话。
- 费尔南达 :她怀孕时,每次去看医生,医生都会让她担心自己会患上妊娠糖尿病或在怀孕期间出现其他严重的健康问题。尽管她感觉良好,饮食也正常,但医生的态度让她感到痛苦。
- 布鲁克 :她是素食者,经常去健身房,除了血压有点高(这是遗传因素)外,其他方面都很健康。但医生却因为她的体重而认为她有问题,这让她很不舒服,害怕去看医生。
- 肖娜 :她在医院生了四个孩子,期间受到了医生和护士的糟糕对待。

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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