保持好的心态,请不要动生(生气)

情绪与气机
本文探讨了不同情绪状态如何影响人体的气机运作,包括怒、喜、悲、恐等情绪对人体健康的影响机制。
很多疾病的发生都是由于气机失调所致.如发怒则气上逆,欢喜则气和缓,悲哀则气消损,恐惧则气下陷,遇寒则气收敛,遇热则气外泄,惊吓则气混乱,过劳则气耗散,思虑太过则气郁结.

发怒时,肝气向上冲逆,血随气升,气逆迫血,可出现呕血;肝气横逆,克伐脾胃,胃气上逆,可出现呕吐等症,所以说"怒则气上".欢喜时,心气和顺,志意畅达,荣卫之期的运行畅通顺利,所以说"喜则气缓".过度悲哀,则心系急,肺叶膨胀,上焦闭塞不通,营卫之气不得布散,郁而化热,消耗气血,所以说"悲则气消".恐惧时,肾之精气衰退,则上焦闭塞,上焦闭塞则气之上行受阻,气还于下,则下焦涨慢,所以说"恐则气下".寒气能使奏里闭塞,卫气运行不畅,所以说"寒则气收".热气能使人奏理开泄,营卫的运行过分宣通,汗液大量外流所以说"迥则气泄".突糟惊骇,心失去了依靠,神没有了归宿,思虑无所决定,使人六神无主,魂飞魄散,所以说"惊则气乱".过度劳累,就会出现喘息,汗出等症,而喘促则耗散内气,汗出则泄越外气,内外之气皆耗失,所以说"劳则气耗". 思虑太过,由于神情高度集中,心思过分专注,使得正气运行迟缓,甚至郁结不行,所以说:"思则气结".
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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