除痘祛斑——海带绿豆汤

口味:香甜 菜系:美容 做法:点心甜品 主料:坚果

使用材料
海带15克 、绿豆15克 、甜杏仁9克、 玫瑰花6克(布包)、红糖适量

烹调方法
1.将绿豆洗净、海带切丝。
2.将海带、绿豆、甜杏仁一同放入锅中,加水煮,并加入布包玫瑰花。
3.将海带、绿豆煮熟后,将玫瑰花取出,加入红糖即可

备注
特  色: 口感 汤味鲜浓,微咸, 清新可口。
功效 海带味咸、性寒,具有化痰、软化、清热降血压的作用。海带营养丰富,是一种富含碘、钙、铜、锡等多种微量元素的海藻类食物,可保护上皮细胞免受氧化。绿豆味甘,性寒,有清热解毒、消暑、利尿作用。常喝海带绿豆汤可清热解毒、凉血清肺、疗疮除痘。
忌食 有胃寒者忌食
营养价值: 海带 - 海带不仅含碘量高,对因缺碘而致的甲状腺肿在及克汀病有效,海带还含有不少其它特殊的营养和药用价值。海带...
绿豆 - 中医认为绿豆性凉味甘,有清热解毒、止渴消暑、利尿润肤的功效。绿豆汤是人人皆知的夏季较好的解暑饮料。绿...
玫瑰花 - 玫瑰花可以促进血液循环,调理气色,养颜美容的功效更被现代科学所证明。玫瑰花中含有多种丰富的维生素、...

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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