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图像，作为信息的重要载体，在各个领域发挥着不可替代的作用。然而，在图像获取、传输和存储的过程中，不可避免地会受到各种噪声的干扰，降低图像的视觉质量和后续分析的准确性。因此，图像去噪一直是图像处理领域的研究热点之一。传统的图像去噪算法主要基于滤波、统计建模等方法，但这些方法往往难以有效区分噪声和图像细节，容易造成图像模糊或引入人为伪影。近年来，基于稀疏表示的图像去噪方法凭借其优秀的去噪性能和对图像细
在现代工业领域，工艺参数和工程设计的优化是提升产品质量、降低生产成本、提高效率的关键环节。随着复杂系统建模和优化技术的不断发展，传统的经验式方法和单一目标优化方法已难以满足日益增长的优化需求。因此，结合人工智能和智能优化算法，构建高效、精确的优化模型成为研究热点。
时间卷积网络(TCN)优势：TCN通过空洞因果卷积等结构，能够有效提取时间序列中的局部和全局特征，同时保留时间信息。它能够处理任意长度的输入序列，并保持输出序列与输入序列长度相同，适用于需要保持时间分辨率的预测任务。作用：在光伏功率预测中，TCN负责捕捉光伏输出功率数据中的时间序列特征，为后续处理提供丰富的特征信息。门控循环单元(GRU)优势：GRU是一种简化的循环神经网络(RNN)，通过门控机制
电力负荷预测是电力系统安全稳定运行和优化调度的关键环节。传统负荷预测方法在处理复杂非线性电力负荷数据时存在精度不足的问题。本文提出一种基于改进麻雀搜索优化算法（ISSA）优化的Transformer-GRU模型用于负荷数据回归预测。该模型利用Transformer模型强大的序列建模能力提取负荷数据的时序特征，再通过GRU模型进行短期预测，同时采用ISSA算法对Transformer-GRU模型的关
随着数据采集和处理技术的飞速发展，多特征分类预测在诸多领域扮演着日益重要的角色，例如模式识别、医疗诊断、金融风险评估等。然而，高维数据带来的特征冗余、噪声干扰以及模型参数优化问题，给精确分类预测带来了巨大的挑战。传统的分类算法往往难以兼顾高精度和高效性，因此，如何选取有效的特征子集并优化模型参数，成为亟待解决的关键问题。
柔性作业车间调度问题 (Flexible Job-shop Scheduling Problem, FJSP) 作为经典作业车间调度问题的扩展，因其复杂性与普遍性，在制造业领域一直受到广泛关注。FJSP允许工件在多个机器上进行加工，并允许机器处理多种工序，这使得调度方案的空间呈指数级增长，寻找最优解极具挑战。传统的优化算法，如遗传算法、模拟退火算法等，在解决较大规模的FJSP时往往耗时巨大，甚至难
1. 引言雷达系统在军事和民用领域扮演着至关重要的角色，其核心功能在于探测、定位和跟踪目标。然而，随着现代战争环境的复杂化和技术的进步，雷达系统面临着日益严峻的挑战，其中之一便是对弱小点目标的有效检测。所谓弱小点目标，通常指雷达散射截面积（RCS）较小、距离较远或处于复杂背景下的目标，其回波信号强度微弱，易被环境噪声、杂波或干扰淹没。
此外，在部分阴影条件（PSC）下，由于云，树木和建筑物的阴影，串联串中的不同模块受到不相等的辐照度，P-V曲线变得失真。因此，该方法得到的P-V曲线仅在采样点附近准确。传统的MPPT方法，如扰动和观察（P&O），爬山（HC）和增量电导（INC）在部分阴影条件下无法找到GMPP，因为它们可能被困在局部最大功率点之一中。中提出的方法使用开路电压（OCV）方法的概念，通过假设峰值位于0.8开路电压V处来
你是否在编写Java程序时遇到过这样的错误信息：“找不到或无法加载主类”？作为编程新手，面对这样的问题可能会感到困惑和无助。但别担心，今天我将分享一些解决这一问题的经验方法，帮助你轻松克服这一难题。
随着人工智能技术的不断发展，语音识别作为其中一个重要的研究领域，得到了广泛的关注和应用。特别是在语音信号分类和模式识别中，神经网络的应用表现出了巨大的潜力。本文将介绍一种基于反向传播（BP）神经网络的语音识别系统。通过训练神经网络，利用语音信号的特征进行分类，完成不同语音类别的识别任务。本文详细介绍了该系统的设计过程，包括数据预处理、BP神经网络模型的构建、训练过程、分类结果分析等。最终，通过实验
随着大数据与人工智能技术的发展，回归分析已成为数据科学中的重要工具。它被广泛应用于多个领域，如金融预测、健康监测、工程系统控制等。广义加法模型（Generalized Additive Model, GAM）作为一种灵活的回归方法，能够有效捕捉输入变量与输出变量之间的非线性关系，是对传统线性回归模型的扩展。本文以广义加法模型为基础，通过MATLAB编程实现回归分析，并对其在数据预测中的应用进行详细
然而，TVM她她能受参数选择她影响很大，尤其她在高维复杂数据中，参数她选择对模型她能有着显著影响。传统她TVM模型在处理MIMO问题时可能表她不佳，而PTO-TVM模型通过优化TVM她参数，使其能够更好地适应这些复杂她非线她关系，从而在多输入多输出问题中取得更好她预测结果。本项目她目标她基她粒子群优化算法（PTO）她支持向量机（TVM）她结合，构建一个多输入多输出（MIMO）她预测模型，并通过对P
内容摘要：本文详细解析聚类分析的核心方法，涵盖样本与类间相似性度量（欧氏距离、马氏距离、类平均法等）及层次聚类流程。通过销售员业绩案例，逐步演示MATLAB中 `pdist`、`linkage`、`cluster` 函数的实战应用，包括数据标准化、距离矩阵计算、聚类树生成与结果划分。结合代码示例与可视化解读，帮助读者掌握多维数据分群的核心技能。
Koopman算子与深度学习的结合为非线性动力学提供了“线性化-预测-控制”的全新范式。通过深度神经网络自动学习高维嵌入空间，不仅突破了传统线性方法的局限性，还在机器人、能源、生物等多个领域展现出广泛应用潜力。然而，如何在复杂系统中平衡模型表达能力、计算效率与可解释性，仍是未来研究的核心挑战。📚2 运行结果w = 105wo = 300🎉3参考文献。
在脑机接口(BCI)领域，有SSVEP方向，中文叫做稳态视觉诱发电位，当人观看闪烁的视觉刺激（比如闪烁的灯光或图像）时，大脑会在与刺激频率一致的频率上，产生电位波动。这段脑电波是一种稳定且容易检测的脑电信号。通过确定ssvep波的频率，可以准确地判断用户正专注于哪个视觉刺激目标，帮助BCI系统识别用户意图，从而控制相应的设备或应用。例如，用户可以通过注视不同频率的方块或图标来控制计算机光标、游戏角
散布熵的作者为解决散布熵中的问题，提出了，于2022年发表在一区顶级期刊IEEE Transactions on Fuzzy systems。本期在推出。除了可以用于基于时间序列数据的机械、电力设备故障诊断，也可用于分析一切时间序列中，如：电能质量数据、振动数据、风速、功率、声音、温度、交通、水流、地震波、心率、脑电、肌电、金融等等，您能想到的时间序列皆有可能。5种多尺度的理论知识在中、英文期刊都
在当今的信息时代，语音信号处理是一个备受关注的领域，而语音信号分类更是其中的关键任务之一。通过将不同类型的语音信号进行准确分类，我们可以在很多应用场景中发挥巨大作用，比如语音识别、智能语音助手等。本文将详细解析一个基于MATLAB实现的BP（Back Propagation）神经网络对语音信号进行分类的代码，从数据处理、网络结构初始化、训练过程到最终的结果分析，一步一步带大家深入了解整个流程。
火花点火内燃机（SI ICE）是城市地区空气污染的主要原因之一。研究表明，如果能够将空燃比（lambda）控制在理论值1的±1%范围内，催化转化器几乎可以消除所有排放污染物。汽车行业主要依赖比例-积分（PI）控制器来调节lambda值。然而，PI控制器本质上是线性的，在非线性条件下无法提供鲁棒的性能。在本项目中，我们设计并实现了模型预测控制（MPC），以将lambda值调节在理论值的±1%范围内。
以上代码实现了从视频流中加载数据、车道类型分类、车辆位置计算、数据可视化以及输出可视化结果的完整流程。你可以根据具体需求进一步优化和扩展这些功能。我们可以详细地分解每个模块，并提供相应的MATLAB代码示例。% 主函数% 读取视频文件% 初始化输出视频% 处理每一帧% 车道类型识别% 车辆定位% 数据可视化% 写入输出视频endend% 车道类型识别% 灰度化% 高斯模糊% Canny边缘检测%
BP神经网络回归+预测Matlab建模代码使用该程序可以：（1）使用BP神经网络对多个自变量和单个因变量进行拟合（2）提供四种性能评价指标（MSE，MAE，SAE，SSE），以测试集指定的性能评价指标最小为原则自动调参以防止过拟合（3）分训练集和测试集显示拟合图、（4）建模后进行预测并画图本程序的所有步骤公开透明，并支持对不同的隐藏层数量+每层不同的隐藏神经元进行自动调参并报告最优参数：同时，本程
模型预测控制(ModelPredict Control)利用一个已有的模型、系统当前的状态和未来的控制量去预测系统未来的输出；这个输出的长度是控制周期的整数倍；由于未来的控制量是未知的，需要根据一定的条件进行求解，以得到未来的控制量序列，并在每个控制周期结束后，系统根据当前实际状态重新预测系统未来的输出。因此模型预测控制有三个关键步骤，分别是：预测模型、滚动优化和反馈校正。预测模型：预测模型是控制
多目标优化问题入门理论
卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 在图像处理、语音识别等领域取得了显著的成功。然而，CNN 模型的性能高度依赖于超参数的设置，而寻找最佳超参数组合是一个复杂且耗时的过程。传统的网格搜索和随机搜索方法效率低下，难以应对 CNN 模型中大量超参数的优化问题。贝叶斯优化 (Bayesian Optimization, BO) 作为一种全局优化算法，能够
文献来源：在第3章所建立的上层模型中，目标函数为二次凸函数，且约束条件均为线性，属于典型的二次规划问题，二次规划问题是最基本的非线性规划问题，其主要特点就是目标函数为二次型且约束均为线性约束，一般形式可以表示如下:下层对各充电站有功无功充放量以及各可再生能源发电站无功出力的优化过程,实际上就是调度对象仅包含电动汽车储能和可再生能源的配电网的有功无功协调优化过程，属于最优潮流问题。最优潮流的求解方法
本程序参考文章《冷热电气多能互补的微能源网鲁棒优化调度》-邹云阳的模型，但是并未实现鲁棒部分功能，整体程序实现了基本的冷热电气多能互补微网的优化调度，两个主程序分别实现了经济成本最优和碳排放最优化，包括的设备有风光、微燃气轮机、余热锅炉、燃气锅炉、吸收式制冷机、电制冷机、P2G等，并考虑了温度负荷“储能”特性，代码注释清楚，适合初步学习综合能源方向的小白，采用matlab+cplex。
本规范规定了基于模型开发的控制器应用层建模基本要素，从软件构架、信号命名及建模要求三方面对应用层软件开发进行约束。本规范适用于百度公司基于模型开发的控制器应用层建模，如ACU等控制器应用层开发。本部分从应用层与底层接口、核心算法模块两方面进行约束，分别从信号名称、数据类型、命名缩写等方面展开。
随机游走（Random Walk）是一种数学统计模型，描述了一系列随机的步骤和移动过程。每次移动的方向和距离都是随机的，因此产生了一条不可预测的路径。随机游走在物理、金融、生态等多个领域中都有广泛的应用，用于模拟系统中随机行为和过程的变化。在数学上，随机游走可以在一维、二维或多维空间中进行，常用于分析和理解各种自然现象和经济行为。例如，一维随机游走通常用于模拟股票价格的变化，二维随机游走可以用于研
①用户基数大,需求响应的潜力较大;负荷聚合商的出现不仅可以将居民用户侧需求响应资源引入市场交易,提高需求响应的效益,还可以帮助用户形成高效的用电方式,提高终端用电效率[8]。通过对居民用户的柔性负荷进行分类，我们可以建立电网公司、负荷聚合商和居民用户之间的分层调度模型。总的来说，这一模型的建立和求解方法为促进居民用户柔性负荷资源的参与提供了有力的支持，有望在实际应用中取得显著的成效。legend(
准确估计电池的荷电状态(SOC)是电池管理系统(BMS)的基础。本文提出了一种考虑分数阶微积分的锂电池充电状态估计方法。首先，基于分数阶微积分理论建立了改进的二阶RC模型来模拟锂电池的特性。然后进行脉冲特性测试，获得电池端电压和电流，其中基于最小二乘法完成参数辨识。此外，将基于分数阶无气味卡尔曼滤波(分数阶无气味卡尔曼滤波)算法的方法应用于电池静态和动态放电实验中电池状态充电值的估计。实验结果表明
2.转速电流双闭环控制，电流环采用PI控制，转速环分别采用PI和自抗扰ADRC控制，分析ADRC控制优越性～1.采用针对两相步进电机的SVPWM控制算法，实现FOC矢量控制，DQ轴解耦控制～两相步进电机FOC矢量控制Simulink仿真模型。
基于模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）的无人机路径规划是一种前沿的控制和优化方法，旨在实时地对无人机进行路径规划和控制。其中 \(L\) 是阶段成本函数，\(L_f\) 是终端成本函数，\(x_k\) 和 \(u_k\) 分别是状态和控制输入，\(N\) 是预测时域的长度。
时间序列预测在诸多领域，例如金融预测、天气预报、电力负荷预测等，都扮演着至关重要的角色。精准的时间序列预测能够帮助我们更好地理解过去的数据，并对未来的趋势做出有效的预判，从而指导决策，提高效率。然而，时间序列数据往往具有非线性、非平稳等特点，给预测带来了诸多挑战。传统的统计方法，如ARIMA模型，在处理复杂时间序列时往往表现不佳。因此，近年来，基于深度学习的时间序列预测方法受到了越来越多的关注。
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