路径规划是机器人导航领域的核心问题，旨在寻找一条从起点到终点的可行路径，同时避开环境中的障碍物。随着机器人应用场景日益复杂化，尤其是在稠密障碍物环境中，传统的路径规划算法往往难以满足实时性和安全性的需求。自适应动态窗口法（Adaptive Dynamic Window Approach，ADWA）作为一种局部规划算法，凭借其高效性和实时性，在解决此类问题上展现出强大的潜力。

图像，作为信息传递的重要载体，蕴含着丰富而复杂的内容。如何高效地从图像中提取有用的信息，是计算机视觉领域研究的核心问题之一。图像分割、检测、特征提取以及特征的测量与过滤，构成了一套完整的流程，旨在将图像分解为具有语义意义的区域，并从中提取关键特征，最终实现对图像内容的理解和分析。本文将深入探讨这几个环节，阐述其原理、方法和应用，并着重强调它们在构建图像理解桥梁中的重要作用。图像分割是整个流程的基石

本文探讨了将分解原理应用于离散时间强化学习以解决子系统网络最优控制问题。控制设计被定义为一个线性二次调节器图问题，其中性能函数耦合了子系统的动力学。我们首先提出一种基于在线行为的无模型离散时间强化学习算法，无需使用系统动力学模型。然而，对于较大的网络，这种方法可能会导致极长的学习过程。为了解决这个问题，我们开发了一种基于动态模态分解 (Dynamic Mode Decomposition, DMD

近年来，深度强化学习（DRL）在处理复杂决策任务方面取得了显著进展，尤其是在atari游戏、围棋等离散动作空间领域。然而，现实世界中的许多问题，如机器人控制、自动驾驶、金融交易等，其决策空间往往是连续的。传统的基于离散动作空间的DRL方法难以直接应用于这些领域，或需要进行离散化处理，但这可能导致精度损失和维度灾难。因此，针对连续动作空间的DRL算法研究变得尤为重要。本文旨在深入探讨使用连续动作空间

在当今数据驱动的时代，准确的预测对于各个领域都至关重要，无论是金融市场的趋势预测、疾病的早期诊断、还是自然灾害的预警。随着人工智能技术的飞速发展，深度学习模型在处理复杂时间序列数据方面展现出强大潜力。卷积神经网络（CNN）擅长捕捉局部特征，而长短期记忆网络（LSTM）则在处理序列依赖性方面表现出色。将这两种网络结构进行有效融合，可以构建出更为强大的混合预测模型。然而，深度学习模型的性能高度依赖于其

机器人路径规划是机器人学领域的核心问题之一，旨在寻找一条从起始点到目标点的安全、高效的路径。传统的路径规划方法，如A*算法、Dijkstra算法等，虽然在静态环境下表现良好，但在动态、不确定性环境中则显得力不从心。强化学习 (Reinforcement Learning, RL) 作为一种有效的解决不确定性问题的方法，近年来在机器人路径规划领域得到了广泛应用。

在人工智能与机器学习领域，BP（反向传播）神经网络凭借其强大的非线性拟合能力，广泛应用于预测、分类、故障诊断等场景。然而，传统 BP 神经网络存在收敛速度慢、易陷入局部最优、对初始参数敏感等固有缺陷，限制了其在复杂任务中的性能。粒子群算法（PSO）作为一种全局启发式优化算法，具有搜索效率高、鲁棒性强、参数设置简单等优势，可针对性解决 BP 网络的核心痛点。本文系统研究 PSO 优化 BP 神经网络

在人工智能与机器学习领域，BP（反向传播）神经网络凭借其强大的非线性拟合能力，广泛应用于预测、分类、故障诊断等场景。然而，传统 BP 神经网络存在收敛速度慢、易陷入局部最优、对初始参数敏感等固有缺陷，限制了其在复杂任务中的性能。粒子群算法（PSO）作为一种全局启发式优化算法，具有搜索效率高、鲁棒性强、参数设置简单等优势，可针对性解决 BP 网络的核心痛点。本文系统研究 PSO 优化 BP 神经网络

强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为机器学习的一个重要分支，近年来在人工智能领域取得了显著进展。它通过智能体（agent）与环境（environment）的交互，旨在学习最优策略以最大化累积奖励。其中，Q-Learning作为一种无模型（model-free）的强化学习算法，因其简单性和有效性而受到广泛关注。

强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为机器学习的一个重要分支，近年来在人工智能领域取得了显著进展。它通过智能体（agent）与环境（environment）的交互，旨在学习最优策略以最大化累积奖励。其中，Q-Learning作为一种无模型（model-free）的强化学习算法，因其简单性和有效性而受到广泛关注。