糖尿病大数据数学建模论文

随着社会的发展，数学在社会各领域中的应用越来越广泛，作用越来越大，不但运用于自然科学各学科、各领域，而且渗透到经济、军事、管理以至于社会科学和社会活动的各领域。但是，社会对数学的需求并不只是需要数学家和专门从事数学研究的人才，而更大量的是需要在各部门中从事实际工作的人善于运用数学知识及数学的思维方法来解决他们每天面临的大量的实际问题，取得经济效益和社会效益。他们不是为了应用数学知识而寻找实际问题（就象在学校里做数学应用题），而是为了解决实际问题而需要用到数学。而且不止是要用到数学，很可能还要用到别的学科、领域的知识，要用到工作经验和常识。 在实际工作中遇到的问题，完全纯粹的只用现成的数学知识就能解决的问题几乎是没有的。其中的数学奥妙不是明摆在那里等着你去解决，而是暗藏在深处等着你去发现。也就是说，你要对复杂的实际问题进行分析，发现其中的可以用数学语言来描述的关系或规律，把这个实际问题化成一个数学问题，这就称为数学模型，建立数学模型的这个过程就称为数学建模。数学模型（Mathematical Model），就是用数学语言（可能包括数学公式）去描述和模仿实际问题中的数量关系、空间形式等。对于现实中的原型，为了某个特定目的，作出一些必要的简化和假设，运用适当的数学工具得到一个数学结构。数学建模（Mathematical Modeling）：把现实世界中的实际问题加以提炼，抽象为数学模型，求出模型的解，验证模型的合理性，并用该数学模型所提供的解答来解释现实问题，我们把数学知识的这一应用过程称为数学建模。也可以说，数学建模是利用数学语言（符号、式子与图象）模拟现实的模型。把现实模型抽象、简化为某种数学结构是数学模型的基本特征。它或者能解释特定现象的现实状态，或者能预测到对象的未来状况，或者能提供处理对象的最优决策或控制。数学模型建立起来了，也用数学方法或数值方法求出了解答，是不是就万事大吉了呢？不是。既然数学模型只能近似地反映实际问题中的关系和规律，到底反映得好不好，还需要接受检验，如果数学模型建立得不好，没有正确地描述所给的实际问题，数学解答再正确也是没有用的。因此，在得出数学解答之后还要让所得的结论接受实际的检验，看它是否合理，是否可行，等等。如果不符合实际，还应设法找出原因，修改原来的模型，重新求解和检验，直到比较合理可行。 中学数学中的每一项内容都是一个数学模型。主要包括了函数、方程、不等式、数列、三角、二次曲线、多面体、旋转体、集合、排列组合等概念。中学数学建模的内容相当丰富，有利息、增长率、环境保护、规划、经济图表、市场预测、供求与存贮等问题，以及物理、化学、生物、地理、医学、人口、生命科学等学科方面的问题。 一篇优秀的论文，首先在于要捕捉到“好”的问题，选择有意义的适合于自己解决的问题。选题是极富创意的。我们做自己未曾做过的事情，甚至是解决前人没有解决过的问题，这是我们获得成功的基础。选题可以从各个不同的方向、不同的角度进行。如社会生活问题：交通路口红绿灯的设计，商品的包装，自行车的变速，……学校生活问题：黑板的设计，教室灯光布局，自行车的摆放，……家庭生活问题：购房贷款问题，搬家问题，怎样节省煤气、节水省电等，……其它，如糖尿病的测试，变压器的设计，商店里商品的摆放如何吸引顾客，商品的定价迎合顾客的心理，植物的生长怎样受光照的影响，从拚图游戏到人类基因组计划，……我们提出的问题，并不象以往书本上的问题那样，已知条件、需要的数据都是具备的。这就需要我们通过查阅资料、社会调查、进行试验和实践来获取证据的数据。我们可能要花上几天或几周的时间去观察某一路口的交通流量状况；到某一商店调查顾客的购买力和购物心理；到不同的商场调查研究某品牌的商品的定价与包装的关系；我们也可以亲自种植不同实验条件组的植物，记录光照对植物生长速度的影响；……。此间我们需要细心观察、认真测量和记录，还在对数据或实验结果进行整理、分析，确立假说，用数学语言描述事物的发展规律，再进行科学的推断、验证，得出符合情况的解或建立合理的解决方案。这一过程是考察和锻炼我们的耐心、克服困难的毅力（可能会经历多次失败）和缜密思考问题的过程。同时也培养我们的相互合作精神。学会与人共处，学会合作，学习表达与交流。我们在了解社会的同时，也更好地了解和丰富了我们自己。

对，楼主记得不错，糖尿病患者的特征是三多一少，多吃多喝多尿。你这个疑问我在学高中生物的时候也有，还和老师讨论过，你想呀，多喝必然多尿，你的身体储存量就那么多。由于血糖居高不下，血液中的细胞渗透压也居高不下，导致身体的自我调节，患者就会多喝水来缓解这种状况，通过多喝水来一定程度的降低渗透压。这种情况下，身体中的水分过多，必须排出，而且由于尿液中的糖含量过高，肾小球回收功能也会受到影响，导致尿液量增大。所以虽然抗利尿激素分泌了，但是它的调节范围和程度都是极其有限的，大趋势是尿量过大，身体在这种情况下会分泌抗利尿激素来尽力减小尿量，减轻泌尿系统的工作压力。 我不知道这么叙述清楚不？好孩子，善于思考，和我一样，对了，以后可以多问问老师，相信老师会很喜欢为你答疑解惑

近日《Food and Chemical Toxicology》期刊上的研究发现，从咖啡豆中提取的两种酚类化合物，可以预防肥胖相关的各种发炎问题，并能对抗胰岛素抵抗，为预防和治疗2型糖尿病提供了新的方法。

肥胖与慢性低度炎症状态相关，可以说肥胖造成的慢性发炎，会导致胰岛素的讯号传导效果变差，进而导致糖尿病的风险增加。

而在研磨咖啡豆时，我们往往会在咖啡粉中发现些许的银色碎屑，被称为银皮（Silver Skin/Chaff）。研究人员从银皮中提取了两种酚类化合物—没食子酸（Gallic acid）和原儿茶酸(Protocatechuic acid）。

将这两种化合物用在老鼠身上采集的脂肪细胞上，进行测试，研究人员发现它们可以增强胰岛素敏感性，改善细胞吸收葡萄糖的能力，并减轻由脂肪引起的炎症。

接下来，研究人员针对已经得糖尿病的小鼠进行实验，在10周的研究结束后，发现相比正常饮食的小鼠，喂食咖啡提取物的小鼠，胰岛产生胰岛素的能力提升了75%至87%。

研究人员发现，这些酚类物质，能够透过 *** 脂肪分解，来阻止脂肪的累积，而且还能产生「褐色脂肪细胞」，这种细胞包含更多的线粒体，可以说是好的脂肪，越多的褐色脂肪，生物体「燃脂」的能力越强。

曾有一项发表在《Science》期刊上的临床研究发现，日常的咖啡摄入有助于改善肠道菌群的多样性，维持正常的肠道菌群构成。而且，从大数据的角度来看，咖啡的摄入，的确与更低的2型糖尿病发病风险相关，适量的咖啡摄入有助于改善机体的胰岛素敏感性和血糖平稳。

喝咖啡可以作为控糖的辅助方式，但建议饮用黑咖啡较佳，不要添加糖和奶精，甚至连牛奶也因为含有乳糖，容易抵销咖啡原有的好处。

有些糖尿病患者容易发生胃食道逆流，而咖啡因的 *** 性较高，因此不要在空腹和餐后立刻喝咖啡，建议饭后1至2小时再喝，或是选在两餐之间饮用。至于摄取量，健康成人每天可以喝2至3杯黑咖啡，每杯.。若想达到稳定血糖的辅助作用，喝到这样的分量，效果也才会比较明显。

抗利尿激素主要感受血容量的的变化，它对渗透压不如血容量敏感，但是糖尿病患者的尿糖也相应增高会导致原尿的渗透压也增高，而且此作用的效应比抗利尿激素明显，所以尿液会增加。

青杨学姐”自己参加过的数学建模竞赛实在是太多了，于是就有了这篇超全的“数学建模竞赛经验汇总”，把我们能想到的都来和大家分享一下：将参加的竞赛，按照获奖难度（我自己比赛的感受）从高到底进行了汇总：主要是汇总归纳，各类比赛信息每年通知会有变动，以官方公布为主。一、数学建模竞赛概要1.数学建模和数学建模比赛：首先说一下什么叫数学建模，数学建模就是根据实际问题来建立数学模型，对数学模型来进行求解，然后根据结果去解决实际问题。其实根据这段解释来说数学建模的本质：其实就是用数学模型和计算来解决实际的问题。而数学建模比赛呢，其实就是主办方给参赛队题目（一般都是现实中的问题），让你通过数学建模的方式来解决这些实际问题。根据你的方案来评选出相应的获奖等级。2.关于组队：数学建模类的比赛一般都是3人成队，1名指导教师（很多学校的指导教师就是挂名）。常见的组合是1人负责模型建立，1人负责数据处理，1人负责写论文。但这样的组合其实大多数都是混个奖。一般来说，真正厉害的队伍每个人都可以进行模型建立和算法实现，写代码的。看你的水平如何，根据要达到的目标进行组队。这里要提一下，找队友一定要找靠谱负责任的（适用于任何比赛）。我第一次做建模就是一个队友吹的神乎其神，我自己也不懂以为抱了大腿。结果正式比赛发现什么都不会。那次我直接把我队友踢了，自己独立完成的。3.其余数学建模的比赛：除去我参加过的（文中写到的这些比赛），给大家列举一些其他的比赛供参考：（1）中青杯全国大学生数学建模竞赛（2）MathorCup高校数学建模挑战赛（3）“泰迪杯”全国数据挖掘挑战赛（4）“数维杯”全国大学生数学建模竞赛（5）“登峰杯”全国中学生学术科技创新大赛：面向中学生二、“认证杯”数学中国数学建模网络挑战赛很多人把这类机构组织的竞赛称为野赛。虽然不是什么大规模的全国赛事。但是我在此还是要提醒一下大家：当你什么也没有的时候可不要眼高手低。尤其很多都不是数理专业的同学，什么也不会上来做国赛你就能获奖？要不你天赋极高，要不就是有大神带。

数学模型的特点逼真性和可行性：建立的数学模型需要尽可能逼近实际的研究对象，使得建立的数学模型能够起到分析，预测或者决策的目的，在实际中具有可行性与执行意义。渐进性：建立数学模型是一个由简入繁的过程，要进行多次的修改，使得模型更加可行和完善。因此在建立数学模型时要具有耐心，循序渐进。强健性：模型建立时很可能会出现，假设不准确，观测数据具有误差的现象，而优秀的数学模型在观测数据发生微小改变时，应当也只具有微小的改变。可转移性:数学模型是一个抽象的概念，是对现实情况的模拟和简化，对于相似的问题类型应当具有一定的拟合能力，及可以使用于其他的领域。局限性：数学模型得到的模型只是对现实对象的简化，跟真实情况始终具有差异性，具有一定的局限性。数学模型的分类按应用领域：交通模型，人口模型，城镇规划模型，环境模型等。按数学方法：初等模型，几何模型，微分方程模型，统计回归模型等。按表现特性：确定性模型和随机性模型：是否考虑随机因素影响。静态模型和动态模型：是否考虑时间因素的影响。线性模型和非线性模型：取决于模型中各个因素的关系，如微分方程是否为线性的。离散模型和连续模型：模型中的变量（主要为时间变量）是否连续。按建模目的：预测模型，优化模型，决策模型，控制模型等按对模型的了解程度：白箱模型，灰箱模型，黑箱模型。白箱模型大多已经确立，主要需要优化和控制。灰箱模型主要指生态，气候，经济等领域尚不明确的现象，在建立和改善模型仍需要很多工作黑箱模型主要指生命科学和社会科学等领域中的一些机理不清楚现象。