15、替代医学研究与消化性溃疡的营养探索

替代医学研究与消化性溃疡的营养探索

替代医学研究资源

在探索替代医学(CAM)的相关信息时,有不少实用的资源。比如,国家医学图书馆是获取CAM一般背景信息的好去处。在MEDLINEplus系统中,它专门准备了一个关于补充和替代医学的信息主题页面,访问地址为:www.nlm.nih.gov/medlineplus/alternativemedicine.html 。这个网站能提供各种主题的概述,并能引导我们找到众多相关的一般资源。

此外,还有一些额外的参考资料,从广义上对替代和补充医学进行了描述,以下是部分资料(按标题字母顺序排序,超链接可在亚马逊网站查看排名、信息和评论):
| 资料名称 | 作者 | 出版信息 | ISBN | 超链接 |
| — | — | — | — | — |
| Gastrointestinal Disorders and Nutrition | Tonia Reinhard | 192页平装本(2002年1月24日),McGraw - Hill Professional Publishing | 0737303611 | http://www.amazon.com/exec/obidos/ASIN/0737303611/icongroupinterna |
| Healthy Digestion the Natural Way: Preventing and Healing Heartburn, Constipation, Gas, Diarrhea, Inflammatory Bowel and Gallbladder Diseases, Ulcers, Irritable Bowel Syndrome, and More | D

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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