中老年人咀嚼能力、消化能力以及胃口适应能力

本文介绍了针对中老年人的营养搭配方法,包括粗细粮结合、豆类与主食搭配以及副食强化主食等策略,旨在帮助改善中老年人的饮食结构,避免营养不良。
    中老年人咀嚼能力、消化能力以及胃口适应能力,正在减弱或比较差,往往长期单食或偏食某一种粮食营养,势必缺乏某些必需氨基酸、维生京及矿物质.以致造成各种营养不良症。只要中老年人对日常食物加以合理调配,纠正偏食,可达到强化营养的目的。下面介绍几种方法;
    一是用粗粮强化细粮营养。粗细粮只有同时进食,才能起到营养互补作用。日常膳食以面粉为主的中老年人,应安排30%的大米、兽类、玉米、高粱、小米等粗粮。日常膳食以大米为主的中老年人,应安排20%至30%的麦类、薯类、玉米、高粱、大麦等。
    二是用豆类及油料蛋白强化主食营养。豆类如大豆为优质高蛋白食品,营养十分丰富,如与米面类食品混合进食,则具有显著的营养互补作用。在以谷类膳食为主的中老年人,如以10%左有的豆粉配入主食中,则能大大提高主食的营养价值。用各占十的豆粉、小麦粉、玉米粉配制成的混合食品,营养
价值可提高8倍。
    三是粮菜混吃,以副食强化主食营养。各种蔬菜、肉类、蛋类、乳类等都是强化主食营养的好食品。蔬菜水果是十分理想的维生震源,肉蛋乳类富含人体必需的8种氨基酸,其蛋白质为优质全价蛋白质,这些如果与谷类食品同时进餐,可实现动、植物蛋白互补,以满足中老年人生理功能需要。
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力
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