33、运动与禁食对中枢神经系统功能的影响

运动与禁食对中枢神经系统功能的影响

1. 快速运动对中枢神经系统自我组织的作用

在日常生活中,我们常常能看到婴儿和儿童有快速运动的表现,如快速行走、跑步、跳跃等。这些快速运动对神经系统的生理发育至关重要。从运动频率的变化来看,随着年龄增长,运动频率呈现先快速增加后缓慢下降的趋势。在发育早期,高频率的运动被中枢神经系统(CNS)用于改善自身的自我组织。

运动频率的增加能够提升运动表现的质量,原因主要有两点:一是动力学使运动更加平滑;二是运动诱导的传入输入通过基于运动的学习改善了CNS的组织。不过,随着发育的持续成熟,这种基于运动的学习变得不那么重要,运动频率也就随之下降。

相反,如果孩子运动不足,不仅可能会超重,还可能导致CNS发育中的变异、不稳定和小错误无法通过基于运动的学习得到充分修复,进而引发更多由CNS发育不佳导致的疾病,如儿童期就出现的发作性睡病(通常在20 - 30岁发病)。

儿童在6 - 9岁时,常在特殊的CDT设备上进行短暂的快速运动,他们只是因为喜欢这种感觉而这样做。这种短暂的快速运动能为CNS提供其正常发育所需的输入。不仅健康儿童有这样的表现,脊髓损伤、脑瘫、癫痫等CNS疾病患者也会出现短暂的快速运动。例如,一名6岁轻度脑瘫男孩平时前后转动频率约为0.5Hz,但会短暂地达到2.5Hz;而他健康且爱运动的10岁姐姐虽然整体转动频率更快,但短暂快速转动的频率相对没那么高。这表明受损或发育异常的CNS尤其需要快速运动来改善自我组织,尽管其受损的自我组织会阻碍这种快速运动。

健康成年人的CNS大多以1 - 2Hz的频率转动,运动员转动频率更高,且部分取决于他们所从事的运动项目。但健康成年人不会无意识地进行短暂快速运动。这种短暂快速

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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