【数学建模】基于Matlab模拟香烟过滤嘴问题

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🔥 内容介绍

香烟过滤嘴问题

香烟过滤嘴是一种用于减少吸烟危害的装置,它可以过滤掉香烟烟雾中的焦油、尼古丁和其他有害物质。然而,香烟过滤嘴也存在一些问题,值得我们关注。

过滤效率有限

香烟过滤嘴并不能完全过滤掉香烟烟雾中的有害物质。研究表明,香烟过滤嘴只能过滤掉约 15-30% 的焦油和尼古丁。这意味着吸烟者仍然会吸入大量的有害物质,即使他们使用的是有过滤嘴的香烟。

有害物质泄漏

香烟过滤嘴可能会泄漏有害物质,尤其是当过滤嘴破损或堵塞时。这可能会导致吸烟者吸入更多的焦油、尼古丁和其他有害物质。

环境污染

香烟过滤嘴是由塑料制成的,它们是不可生物降解的。这意味着它们会长期留在环境中,对野生动物和生态系统造成危害。此外,香烟过滤嘴中含有有害物质,这些物质可能会渗入土壤和水源。

健康风险

一些研究表明,香烟过滤嘴可能会增加某些类型的癌症风险,例如肺癌和口腔癌。这是因为香烟过滤嘴可以改变香烟烟雾的成分,使其更具致癌性。

误导性营销

香烟公司经常宣传香烟过滤嘴的好处,声称它们可以减少吸烟危害。然而,这些说法往往具有误导性,因为香烟过滤嘴并不能完全消除吸烟的危害。

结论

虽然香烟过滤嘴可以过滤掉香烟烟雾中的部分有害物质,但它们并不能完全消除吸烟的危害。此外,香烟过滤嘴还存在过滤效率有限、有害物质泄漏、环境污染和健康风险等问题。因此,吸烟者应了解香烟过滤嘴的局限性,并采取其他措施来减少吸烟危害,例如戒烟或使用电子烟。

📣 部分代码

function varargout = jieshu(varargin)% JIESHU MATLAB code for jieshu.fig%      JIESHU, by itself, creates a new JIESHU or raises the existing%      singleton*.%%      H = JIESHU returns the handle to a new JIESHU or the handle to%      the existing singleton*.%%      JIESHU('CALLBACK',hObject,eventData,handles,...) calls the local%      function named CALLBACK in JIESHU.M with the given input arguments.%%      JIESHU('Property','Value',...) creates a new JIESHU or raises the%      existing singleton*.  Starting from the left, property value pairs are%      applied to the GUI before jieshu_OpeningFcn gets called.  An%      unrecognized property name or invalid value makes property application%      stop.  All inputs are passed to jieshu_OpeningFcn via varargin.%%      *See GUI Options on GUIDE's Tools menu.  Choose "GUI allows only one%      instance to run (singleton)".%% See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES% Edit the above text to modify the response to help jieshu% Last Modified by GUIDE v2.5 28-Dec-2017 14:43:23% Begin initialization code - DO NOT EDIT% --- Executes during object creation, after setting all properties.function edit4_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject    handle to edit4 (see GCBO)% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles    empty - handles not created until after all CreateFcns called

⛳️ 运行结果

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2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

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2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

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2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-843381.html

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2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
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2.16 时序、回归预测和分类
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2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
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4 无人机应用方面
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