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本研究针对城市高密度建筑群、商业区多层停车场等复杂楼市环境，提出一种基于非支配排序遗传算法（NSGA-II）的无人机三维路径规划方法。该方法综合考虑汽车动态风险、撞击面积、大气密度变化等约束条件，通过多目标优化平衡安全性、经济性与稳定性。实验表明，该算法在复杂场景下可生成帕累托最优解集，路径规划成功率提升32.7%，能耗降低19.4%，满足实际工程需求。

本文能够在语音或音频文件中引入混响或简单回声，以研究回声延迟和回波幅度对生成的回波信号感知的影响。如果原始信号被指定为 x[n]，则回波信号的形式为 y_e [n]=x[n]+∝x[n-N]，其中相关的回声参数∝，即回声增益，N，即回声延迟（以毫秒为单位），如练习用户界面中指定。在研究回声延迟和回波幅度对生成的回波信号感知的影响时，可以通过将混响或简单回声引入语音或音频文件中来模拟回声效果。通过此

凸优化与稀疏促进的凸正则化是估计噪声中稀疏信号的标准方法。为了比凸正则化更强烈地促进稀疏性，通常也会采用非凸优化。在本文中，我们采取第三种方法。我们利用选择非凸正则化项，使得总成本函数（包括数据一致性和正则化项）是凸的。因此，稀疏性比标准的凸公式更受到促进，但不会牺牲凸优化的吸引力（唯一最小值，鲁棒算法等）。我们利用这个想法来改进最近开发的“重叠组收缩”（OGS）算法，用于去噪组稀疏信号。该算法应

联邦卡尔曼滤波（Federated Kalman Filter）和分布式卡尔曼滤波（Decentralized Kalman Filter）是两种用于多传感器融合的技术，它们在处理雷达和其他传感器数据时都具有重要的应用价值。1. **联邦卡尔曼滤波（Federated Kalman Filter）**：- 联邦卡尔曼滤波是一种将多个卡尔曼滤波器的估计结果进行集成的技术。在雷达系统中，如果存在多个雷

柔性作业车间调度问题（Flexible Job Shop Scheduling Problem, FJSP）是传统作业车间调度问题的拓展，具有更高的复杂性和灵活性。NSGA-II作为一种有效的多目标优化算法，在解决FJSP方面展现出强大的能力。本文详细探讨了NSGA-II在FJSP中的应用，包括算法原理、染色体编码、交叉变异操作、实验设计与结果分析等，旨在为实际生产调度提供有效的解决方案。

本文提出了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制（ILC）算法，用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出（SISO）离散时间系统的轨迹跟踪问题。控制目标是使系统的输出在每次迭代过程中跟踪参考轨迹。因此，在每次迭代过程中的每个相对时间点，使用广义回归神经网络（GRNN）作为估计器来解决系统的关键参数，使用径向基函数神经网络（RBFNN）作为控制器来解决控制输入。与传统的ILC算法相比，动态

最初，电力系统潮流计算是通过人工手算的。后来为了适应电力系统日益发展的需要，计算机网络已经形成，为了电力系统的潮流计算提供了物质基础。电力系统潮流计算是电力系统分析计算中最基本的内容，也是的电力系统运行及设计中必不可少的工具。根据系统给定的运行条件、网络接线及元件参数，通过潮流计算可以确定各母线电压的幅值及相角、各元件中流过的功率、整个系统的功率损耗等。在电力系统规划的设计和现有电力系统运行方式的

大量参数是复杂环境模型的主要问题，因为它限制了它们的应用。因此，旨在识别模型的有影响和无影响参数的敏感性分析 (SA) 方法对于这些模型的有效校准至关重要。SA 确实允许通过应用因子固定 (FF) 和因子优先级 (FP) 来减少校准过程中涉及的参数数量。在本文中，基于密度的全球敏感性分析 (GSA) 方法 -PAWN- 应用于土壤和水评估工具 (SWAT)，这是一种高度参数化的水文模拟器。

3. 神经网络模型选择：根据仿真的目标和问题特点，选择合适的神经网络模型。在进行非线性质量弹簧阻尼器神经网络仿真研究时，需要充分理解NMSD系统的原理和特性，并对神经网络的训练过程和参数调整有一定的了解。同时，根据具体问题的需求，可以进行更加深入和复杂的模型设计与研究。7. 模型测试：使用测试集对优化后的模型进行测试，评估其在未见过的数据上的性能表现。可以比较模型的预测结果和实际观测值，分析模型的