1、神经网络、机器学习与图像处理：数学建模与应用探索

神经网络、机器学习与图像处理：数学建模与应用探索

1. 数学建模与神经网络基础

数学建模是通过近似和公式化物理情况，为自然现象提供新见解的领域。科学家通过观察或实验收集与特定主题相关的现实世界数据，然后开发数学模型来解释和预测所研究的现实对象的行为。这些模型是对真实对象的近似表示，并非精确复制，因此利用各种数学工具开发更精确的模型至关重要。

神经网络算法的工作方式与人类大脑类似。我们通过眼睛观察现实生活中的现象，或使用显微镜、望远镜和相机等机器收集数据，然后通过假设现象背后隐藏的基本原理来处理这些数据。经过更多实验验证后得出结果。神经网络接收数值数据、文本、图像或任何类型的模式作为输入，通过各种算法处理这些数据，最终生成输出。

2. 数学建模在各领域的应用

数学建模涵盖了多个领域，包括医学、工程和决策等。以下是一些具体的应用场景：
- 医学领域 - 肌肉减少症的体温调节建模 ：肌肉减少症是一种与年龄相关的骨骼肌质量和力量丧失的疾病，通常在50岁左右开始出现。随着年龄增长，肌肉质量、力量和身体性能下降，新陈代谢率降低，基础代谢率（BMR）减慢，身体核心温度也会略有下降。
- 能量消耗与体重变化 ：50 - 60岁人群的平均能量消耗为1679.44千卡/天，而80 - 90岁人群则降至1407.15千卡/天。身体重量也会随着年龄变化，50 - 60岁人群平均体重为77.85千克，80 - 90岁人群平均体重为74.42千克。
- 新陈代谢与皮肤厚度的影响 ：肌肉质量在身体新陈代谢中起着关键作用。在肌肉减少症中，脂肪增加