中医存在的十大致命问题

台湾度假,晚上与同事讨论中医与现代医学,总结中医十大致命问题如下:

  1. 中医理论上不能自我推翻,即无法证伪。
  2. 中医理论中的阴阳五行气血等均无法度量。
  3. 中医理论中的阴阳五行气血等均无法标准化。
  4. 中医辩证论治,是治症而非治病,治标而不治本。
  5. 中医望、闻、问、切得出的症与中医理论无必然关系,理论无法通过实践而得到不断完善。
  6. 中医为传统的经验学,只能通过人体进行试验。
  7. 症无衡量标准,症与病之间无必然关系。
  8. 中医理论决定了中药与病之间是一种多对多的混乱关系。
  9. 中药无法标准化。
  10. 疾病诊断无法标准化。
结论:中医理论是一堆垃圾,无发展前途;中医及中药本身都存在致命缺陷,在现代发达的科学社会,无法独立存在并发展;
中医要想有所用处,并生存下去,必须与现代医学结合,中医理论这种无用的东西必须抛弃掉,利用现代科学研究中药及加深对人体了解,把一切都标准化,可度量化。



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。; 适合人群: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、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,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。
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值