便秘的性格

在观察过许多重病的病人之后,慢慢的发现大多数的重病和性格有密切的关系。例如:胃癌的病人多数都有生闷气的习惯;肝癌的病人脾气不是很急就是很暴躁;乳癌的病人总是在婚姻的沟通上处于弱势的一方;痛风的病人总是忙个不停; …. 。愈来愈多的孩子有便秘的问题,便秘也和性格有密切关系,

一个朋友带了他十四岁的女儿来找我,这个女儿长期便秘,总是三、四天至一星期才上一次大号,常常要借助甘油帮助才能顺利大便。

我问她母亲:『她是不是老么?』

母亲:『是啊,这和便秘有关吗?』

我:『是的,老么比较容易便秘』。

在 台湾,大多数现代家庭都只有两个孩子,其中老么似乎便秘的机率比老大来得高,每次我这么猜很少出错。虽然老么常常是家里最受宠爱的孩子,但是也是家里意见 最不受重视的孩子,大多数情形老么表达意见时,父母和兄长都会为他的童言童语而觉得他可爱,却不会认真的听他说些什么,总认为他不懂事,他的话一定不重 要。可是对于老么幼小的心灵而言,只觉得他真正想表达时,都没人听。说了某些话,却引来大家的开心大笑,这样的环境变相的鼓励他经常讲些大家会笑的话。慢 慢的了解了家人想听的是什么,就尽量的讲些别人想听的话。久而久之,他自己的意见不再表达,特别是不满的意见更不会轻易表达,情绪上的垃圾就开始在心里累 积。心理上的垃圾不能排除,生理上的垃圾排泄也跟着出问题。这样的性格,我称之为便秘的性格,心理上的便秘性格,会引发生理上的便秘。

我继续问母亲:『她是不是很少表达自己的意见?』

母亲:『才不会呢,她是家里最多话的一个。』

我:『我们试一下吧。』

转头问孩子:『你觉得便秘好不好?』

孩子看着母亲回答:『还好啊!』

我:『你想不想改善目前的便秘问题?』

孩子还是看着母亲回答:『都可以呀!』

我:『你不觉得目前的便秘对健康不好吗?』

孩子:『还好啦!』

母 亲这时脸上才露出惊讶的表情,她总算明白为什么我说她的孩子不表达意见,孩子的多话并不表示她表达了自己的意见。这种模棱两可的回答,主要是母亲没有给她 暗示。长期以来,她总是回答母亲希望她回答的答案,今天母亲没有意见,她只好小心的回答。察言观色是这一类孩子的专长,是他们讨得家人欢心的法宝。当一些 聪明的孩子,很懂得察言观色时,父母就要小心了,很可能他的便秘性格已经形成,已经开始隐藏自己的想法了。

这 种便秘的性格往往在幼年时就形成了,当孩子长期无法表达负面的情绪时,为了生存会发展出忽略这些负面情绪的逃避型性格。这种性格最终会发展成对自己的健康 漠不关心,生病时除非父母强烈要求,不会自己求医诊治。即便生了病需要治疗,也不是为了使自己恢复健康,而是为了满足周围亲人的要求。这样的病人最大的麻 烦是当其生命受到疾病威胁时,根本没有丝毫的求生意志。当病人没有求生意志时,再好的医疗技术也很难发挥作用。

这 样的性格在幼年成形,长大之后很难改正,使得这种便秘的治疗变得非常困难。除了必需从生理治疗着手之外,同时还得做心理的治疗,从纠正孩子模棱两可回答问 题的方式开始,同时鼓励孩子表达自己的意见。最好在孩子很小时,就要对待他像个成人一般,认真的听孩子每次的说话,并给予正面的响应和鼓励。

除 了家中老么特别容易有便秘的性格之外,有时老大也很容易有便秘的性格,这种情形多半出现在父母非常强势的家庭,虽然在家排行老大,一样没有表达的机会。有 一次遇到一个孩子,也是家中的老大,是一个父母早逝的孤儿,由姑姑带大。姑姑忙于工作,在孩子成长的过程,很少有对象可以表达心里的想法,长时间累积的结 果,就形成了严重的便秘。

虽然说家中的老么比较容易形成便秘的性格,但是孩子成长的过程中,如果经常处于表达压抑的状况,无论他处于那一个排行,都有机会形成便秘的性格。而且这些性格的养成往往在两三岁或更早之前。因此,为人父母者不可不谨慎。

作者 吳清忠 http://alexwu2300.blog.hexun.com

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研员及从事预测建模的工程技术员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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