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情景发电是可再生能源渗透率高的电力系统运行和规划的重要步骤。在本文中，提出了一种使用生成对抗性网络的数据驱动场景生成方法，该方法基于两个互连的深度神经网络，与基于概率模型的现有方法相比，我们的方法是数据驱动的，在时间和空间维度上捕获了大量相关资源的可再生能源生产模式。为了验证，我们使用了来自NREL积分数据集的风能和太阳能时间序列数据。证明所得，所提出的方法能够以完全多样的行为生成真实的风力和光伏
在可再生能源领域，准确的场景生成对于能源规划、系统运行和风险管理至关重要。传统基于概率模型的场景生成方法虽有一定成效，但在捕捉复杂的、非高斯分布的可再生能源数据特征时存在局限。随着深度学习的发展，基于生成对抗性网络（GANs）的数据驱动场景生成方法展现出独特优势。GANs 由两个互连的深度神经网络组成，通过对抗训练机制，能够生成高度逼真且多样化的可再生能源场景数据，为该领域的研究和实践带来新的思路
ROS 2 生态中已形成一套完整的深度神经网络（DNN）推理与感知功能包矩阵，核心覆盖五大类。以下按系统梳理（截至 2026.5，适配 Humble/Iron/Jazzy）。
摘要：本项目提出了一种基于LSTM-RRT-DNN混合算法的无人机三维路径规划方法。通过结合LSTM的时间序列预测能力、RRT的高效空间搜索能力和DNN的路径优化能力，实现了在复杂三维环境中的高效路径规划。MATLAB实现包括环境建模、LSTM训练、RRT搜索和DNN优化等模块，能够处理静态障碍、动态环境和飞行约束等多重挑战。实验结果表明，该方法相比传统算法具有更好的路径质量、实时性和适应性，适用
在众多领域，如金融市场趋势研判、能源消耗管理、交通流量调控等，多变量时序数据的精准预测对决策制定起着举足轻重的作用。传统预测模型在面对复杂多变的多变量数据时，常受困于 “模型易陷入局部最优”“难以捕捉变量间复杂非线性关系” 等难题。而DBO-DNN 融合模型，借助 “蜣螂算法（DBO）全局寻优能力 + 深度神经网络（DNN）强大非线性建模能力”，为多变量回归时序预测开辟了高效新路径。一、核心技术融
启发式算法是一类用于寻找问题近似最优解的算法，它们通过模拟自然界或其他启发式过程来寻找解决方案。在边缘计算场景中，启发式算法可以用来指导DNN模型在何种条件下、在哪个边缘节点上进行卸载，从而平衡计算资源的分配，减少能耗，并确保服务质量。核心优势全局优化能力：混合算法（PSO-GA/GWO）显著提升多峰问题求解精度。实时性：离散PSO与编码优化技术满足边缘计算低时延需求。多目标适配性：动态权重机制平
基于深度神经网络DNN的数据回归，时序，分类预测Matlab程序
本文 “Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks” 提出了一种简单且高度模块化的图像分类网络架构ResNeXt。它重复具有相同拓扑结构的构建块来聚合一组变换，引入 “基数” 概念，通过实验证明在保持计算复杂度和模型大小的情况下，增加基数能提高分类准确率，且比加深或加宽网络更有效
批量归一化（Batch Normalization）和层归一化（Layer Normalization）是深度学习中常用的两种归一化技术，它们主要用于加速神经网络的训练并提高模型的表现。尽管它们的目标类似——通过标准化来提高模型的训练速度和稳定性，但它们的工作原理和应用方式有很大的不同。
本文提出了一种结合张量表示与深度神经网络（DNN）的混合模型框架，用于阵列信号处理任务。通过构建三阶或四阶张量模型保留阵列数据的多维结构（空间、时间、频率、极化等），并设计了三种典型融合架构：1）张量预处理+DNN（T-DNN）；2）内嵌张量层的神经网络（TNN）；3）张量递归神经网络（TRNN）。该框架通过张量分解降低参数量，同时利用DNN学习非线性映射，在损失函数中引入张量低秩约束和物理先验正
启发式算法是一类用于寻找问题近似最优解的算法，它们通过模拟自然界或其他启发式过程来寻找解决方案。在边缘计算场景中，启发式算法可以用来指导DNN模型在何种条件下、在哪个边缘节点上进行卸载，从而平衡计算资源的分配，减少能耗，并确保服务质量。系统模型中使用到的 DNNs 结构数字化模型和负载计算模型作为辅助模型建立仿真卸 载平台，将不同的深度神经网络的结构转换为具体的拓扑矩阵，通过负载计算模型确定每层
本文 “Strong Transferable Adversarial Attacks via Ensembled Asymptotically Normal Distribution Learning” 提出了一种名为 Multiple Asymptotically Normal Distribution Attacks（MultiANDA）的方法，旨在通过学习对抗扰动的分布来生成具有强转移性的
本文采用卷积神经网络作为核心算法框架，结合PyQt5构建用户界面，使用Python3进行开发。YOLOv11以其高效的实时检测能力，在多个目标检测任务中展现出卓越性能。本研究针对TT100K交通标志数据集进行训练和优化，该数据集包含丰富的TT100K交通标志图像样本，为模型的准确性和泛化能力提供了有力保障。通过深度学习技术，模型能够自动提取TT100K交通标志的特征并进行分类识别。PyQt5界面设
r1、b1、r2、b2细体一般表示一个数字。当然，这种单纯的串联无意义，无论多少串联都只有一层，类比生物神经元生物神经元具有兴奋和抑制两种状态，当接受的刺激高于 一定阈值时，则会进入兴奋状态并将神经冲动由轴突传出， 反之则没有神经冲动，因此引出。
本文介绍了一个基于MATLAB实现的多输入多输出多变量时间序列预测系统，采用全连接DNN神经网络架构。系统包含以下核心功能： 交互式控制界面：提供停止/继续/绘图功能按钮，支持训练过程动态控制 参数配置窗口：可设置样本量、网络结构、训练参数等超参数 数据生成模块：自动创建包含5种特征的模拟时序数据并保存为.mat和.csv文件 网络架构：两层全连接隐藏层，支持随机超参数搜索（学习率、Dropout
摘要：本项目基于MATLAB平台实现了一个基于深度神经网络(DNN)的风电功率预测系统。系统包含数据采集与预处理、特征工程、DNN模型构建、训练优化、预测评估等完整流程。通过标准化处理和归一化技术处理多源风电数据，构建多层DNN网络结构并集成Dropout、BatchNorm等技术防止过拟合。系统实现了功率预测、误差分析和可视化展示功能，评估指标包括RMSE、MAE、MAPE等。项目创新性地实现了
基于Flask框架与深度神经网络的课程教学评价系统，结合数据可视化分析大屏技术，旨在为教育机构提供智能化、动态化的教学评估解决方案。系统通过整合学生、教师及管理员的反馈数据，利用深度神经网络模型对教学质量进行多维度分析，生成客观、精准的评价结果。数据可视化大屏直观展示教学趋势、师生互动、课程满意度等关键指标，辅助管理者优化教学策略。系统采用Flask作为后端框架，提供轻量级、高扩展性的服务支持。前
详细带着你从理论到实操具体体验一个模拟函数的神经网络的入门课
本文提出了一种基于细菌觅食优化算法(BFOA)与深度神经网络(DNN)相结合的无人机三维路径规划方法。该方法通过BFOA进行全局路径搜索，利用DNN学习环境特征并辅助优化过程，实现高效、自适应的路径规划。项目构建了完整的三维环境建模、路径优化和可视化仿真平台，具有以下创新点： 采用BFOA-DNN协同优化框架，BFOA负责全局搜索，DNN提供智能引导，显著提升收敛速度和路径质量； 设计多目标动态适
本文提出了一种基于GA-BFOA-DNN混合算法的无人机三维路径规划方法。该方法结合遗传算法(GA)的全局搜索能力、细菌觅食优化算法(BFOA)的局部精细搜索特性，以及深度神经网络(DNN)的智能预测功能，有效解决了复杂三维环境下的路径规划问题。系统通过环境建模、路径编码、算法融合等模块，实现了多目标优化的三维路径规划，包括避障、能耗、平滑度等指标。MATLAB实现展示了从环境建模到算法集成的完整
本文提出了一种基于蚁群算法（ACO）与深度学习（LSTM-DNN）融合的无人机三维路径规划方法。该方法通过ACO进行全局路径搜索，利用LSTM网络预测环境动态变化，并通过DNN对候选路径进行多维度综合评估。实验结果表明，该混合算法在复杂三维环境中能有效平衡路径长度、安全性、能耗等指标，生成高质量飞行路径。MATLAB实现验证了算法在路径最优性、环境适应性和计算效率方面的优势，为无人机智能路径规划提
本文提出了一种基于蚁群算法（ACO）结合深度神经网络（DNN）与循环神经网络（RNN）的无人机三维路径规划方法。针对复杂三维环境中路径规划面临的挑战，该方法通过DNN评估局部环境危险度，RNN预测路径序列风险，与蚁群算法的全局搜索能力相结合，构建混合智能规划框架。MATLAB实现中采用自适应多分辨率栅格建模环境，通过信息素更新机制融合深度模型输出，在保证避障安全的同时优化路径长度、平滑度和能耗等多
在不确定的世界里，拥抱模糊性，利用概率思维进行建模，并通过相似度策略实现快速适应，是比追求精确规则更高级、更有效的生存智慧。无论是构建一个智能模型，经营一家公司，还是规划自己的人生，或许我们都应该少一些对“绝对正确”的执念，多一些对“概率”和“相似”的敬畏与运用。
本文介绍了一种基于GA-RNN-DNN混合算法的无人机三维路径规划方法。该方法结合遗传算法(GA)的全局搜索能力、循环神经网络(RNN)的序列建模能力以及深度神经网络(DNN)的环境特征提取能力，在MATLAB环境中实现了复杂三维场景下的智能路径规划。文章详细阐述了项目背景、目标意义、技术挑战及解决方案，包括三维环境建模、算法融合架构、计算优化等关键技术。通过模块化设计将环境建模、遗传算法优化和深
摘要：本文提出了一种基于GA-DNN-RNN混合算法的无人机三维路径规划方法。该方法结合遗传算法(GA)的全局搜索能力、深度神经网络(DNN)的局部特征提取能力和循环神经网络(RNN)的时序预测能力，有效解决了复杂三维环境下的多目标路径规划问题。项目实现了环境建模、路径参数化、网络训练和优化求解的完整流程，通过MATLAB平台进行仿真验证。实验结果表明，该混合算法在保证路径安全性的同时，能够实现能
OpenCV DNN模块是用于深度神经网络推理的工具，支持加载TensorFlow、PyTorch等多种框架的预训练模型。核心功能包括图像预处理（blobFromImage）、模型加载（readNet）和前向传播（forward）。模块支持硬件加速，适用于实时计算机视觉任务。典型应用包括图像风格迁移，通过预处理输入、设置网络参数和解析输出结果，可将艺术风格应用于图片或实时视频。还能实现多风格同时处
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