本文基于一套完整的低成本单发单收激光测距传感器嵌入式软件方案，深入剖析其系统架构、核心模块设计与关键算法流程。该方案面向资源受限的 STM32F1 系列微控制器（Cortex-M3 内核），采用相位式测距原理，通过高精度模拟信号采集、数字信号处理与闭环控制，实现厘米级距离测量能力。系统集成了激光驱动、模拟前端、ADC 采样、DMA 传输、数字滤波、相位解算、自动增益控制（AGC）及通信接口等关键功

比如随机删除30%的节点后，用贪婪算法重新插入，这种操作可以有效打散原有路径结构，探索新可能。比如某次测试中，算法自动规划出一条巧妙路径：让载重大的车辆优先服务需求大的客户，同时利用时间窗差异错峰配送，最终节省了23%的运输成本。带时间窗的改进粒子群算法，可用于配送路径优化，改进点:添加了一个局部最优搜索--大规模领域搜索算法，收敛度更高，算法的结果更优。带时间窗的改进粒子群算法，可用于配送路径优

比如原路径是A-B-C-D-E，可能优化后变成A-C-B-D-E。今天咱们聊聊怎么用MATLAB实现一个带时间窗的改进遗传算法，重点是这个版本加入了大规模领域搜索，实测比传统遗传算法少跑20%冤枉路。目标是在不超载、不迟到的前提下，找到总距离最短的路线。下次遇到路径优化难题，不妨让这个改进版遗传算法帮你找找新思路——毕竟，让卡车少绕路，就是在给地球省油啊！带时间窗的改进遗传算法，可用于配送路径优化

SMOTE算法过采样解决类不平衡问题，用于机器学习的分类问题SMOTE是一种综合采样人工合成数据算法，用于解决数据类别不平衡问题(Imbalanced class problem)，以Over-sampling少数类和Under-sampling多数类结合的方式来合成数据。案例数据中前9列为特征变量，最后一列为类别标签按相应格式准备自己数据即可，运行后输出新数据到excelMatlab代码，mai

【独家】Transformer单变量时序预测Matlab代码 基于Transformer的数据单变量时序预测(可以更换为分类/多变量时序预测/回归，Matlab代码，可直接运行，适合小白新手程序已经调试好，无需更改代码替换数据集即可运行数据格式为excelTransformer 作为一种创新的神经网络结构，深受欢迎。采用 Transformer 编码器对光伏、负荷数据特征间的复杂关系以及时间序列中

基于北方苍鹰优化算法优化径向基函数神经网络(NGO-RBF)的时间序列预测 NGO-RBF时间序列优化参数为扩散速度，采用交叉验证防止过拟合matlab代码注：暂无Matlab版本要求 -- 推荐 2018B 版本及以上在时间序列预测领域，寻找高效准确的模型一直是研究的热点。今天咱来唠唠基于北方苍鹰优化算法优化径向基函数神经网络（NGO - RBF）进行时间序列预测这一有趣的事儿。

NRBO-Transformer-BiLSTM回归 Matlab代码 基于牛顿拉夫逊优化算法优化Transformer结合双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)的数据回归预测(可以更换为分类/单、多变量时序预测/回归，前私我)，Matlab代码，可直接运行，适合小白新手程序已经调试好，无需更改代码替换数据集即可运行数据格式为excelTransformer 作为一种创新的神经网络结构，深受欢迎。

基于卷积-长短期记忆网络加注意力机制（CNN-LSTM-Attention）的时间序列预测程序，预测精度很高。可用于做风电功率预测，电力负荷预测等等标记注释清楚，可直接换数据运行。代码实现训练与测试精度分析。这段程序主要是一个基于CNN-LSTM-Attention神经网络的预测模型。下面我将逐步解释程序的功能和运行过程。1. 导入所需的库：- matplotlib.pyplot：用于绘图- pa

基于双路神经网络，融合原始振动信号和二维时频图像的故障诊断方法，在理论和实践上都展现出一定优势。通过选择合适的时频图像算法和搭建有效的神经网络模型，有望在滚动轴承故障诊断中取得更好的效果。后续还可以进一步探索不同数据集、不同时频图像算法对诊断精度的影响，不断优化模型性能。基于双路神经网络的滚动轴承故障诊断融合了原始振动信号和二维信号时频图像的多输入(多通道)故障诊断方法单路和双路都可时频图像算法可

差分进化算法优化BP神经网络，支持向量机SVM/SVR，最小二乘支持向量机LSSVM，极限学习机ELM，预测与分类。在机器学习的广袤领域中，我们时常在寻找更精准、高效的预测与分类模型。今天，就来聊聊差分进化算法优化BP神经网络，以及支持向量机SVM/SVR、最小二乘支持向量机LSSVM和极限学习机ELM这些有趣的算法。