应小伙伴要求，今天为大家带来一期在2023年SCI一区顶刊上的算法改进：基于强化学习的神经网络优化算法代码与原理讲解，非常新颖！相信大家也从来没见过，效果不错！注意！这里的神经网络并不是传统意义上的神经网络，而是一种优化算法，大家可以类比为动物园优化算法，只是这位作者借用了神经网络的思想取名为神经网络优化算法（NNA），其本质上还是随机搜索的群智能优化算法，有点唬人！

今天给大家带来的预测方法与以往都不同，非常能吸引审稿人。先不说别的，很多小伙伴连强化学习都没有听说过。而且，应用在预测方向的却非常少，一方面，大家不知道怎么去结合，另一方面，强化学习的实现难度较大，工程量也比较多，导致很多小伙伴望而却步。

后台给小伙伴们做了很多基于群智能算法实现移动机器人路径规划的代码。不过要说路径规划中最经典的算法，还得提及A星算法。因此，今天给大家带了一期基于A星算法的机器人路径规划通俗易懂详解与Matlab代码，大家也可自行与自己的群智能算法进行对比~

之前给大家带来的大多都是关于深度学习预测的内容，今天给小伙伴们带来一起关于图像识别的程序，利用CNN卷积神经网络进行人脸识别，非常适合新手小伙伴作为图像识别的启蒙程序以及学习材料，并且，我们也附带了UI界面，方便小伙伴进行调用。

今天给大家带来一期绝对创新且工作量足够的代码，以往的分解大多只进行一次，对于高频项的挖掘不够充分，导致其预测精度较低。况且，目前的分解方法大多已经入不了审稿人的法眼，如果没有进一步的创新，很容易被拒稿。

今天，给大家讲解为什么利用Transformer实现预测模型没有解码层？是不是模型不对等问题！并推出一期利用24年新算法PLO优化Transformer-LSTM模型，并提供模型对比、柱状图、雷达图、二维散点图等多图，非常容易吸引审稿人！

应小伙伴要求，今天为大家带来一期在2023年SCI一区顶刊上的算法改进：基于强化学习的神经网络优化算法代码与原理讲解，非常新颖！相信大家也从来没见过，效果不错！注意！这里的神经网络并不是传统意义上的神经网络，而是一种优化算法，大家可以类比为动物园优化算法，只是这位作者借用了神经网络的思想取名为神经网络优化算法（NNA），其本质上还是随机搜索的群智能优化算法，有点唬人！

然后，对最佳IMF分量的9个指标进行计算，分别是：均值，方差，峰值，峭度，有效值，峰值因子，脉冲因子，波形因子，裕度因子（对应特征1-9），类别即故障类型，都已经整理好放在了Excel里，如下图所示！取官方下载的驱动端（DE）振动数据，分别为97.mat、107.mat、120.mat、132.mat、171.mat、187.mat、199.mat、211.mat、224.mat、236.mat，

如果大家在做各类机器学习分类预测问题，那么特征选择完全可以凸显你的创新性。传统的PCA、KPCA等降维算法已经被用烂了，审稿人看了也得头疼。本期推文的创新点与内容完全够一篇paper，同时，知网和WOS平台肯定也是搜不到的。

肺功能优化算法(LPO)是一种新型的启发式算法（智能优化算法），灵感来源于人体肺的规律性和智能性能，LPO利用无约束优化函数CEC2005和CEC2014以及工程设计优化问题进行了实验！该成果于2024年2月发表在SCI人工智能一区顶刊上！