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。

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。

工艺参数优化问题有着特定的问题背景和实验设置，很容易发到SCI一区期刊上。因此，今天给大家带来一期工艺参数优化的模型，本期模型也属于尚未发表的创新点，知网和WOS都还没有人用过，能自动保存最优特征组合的Excel，非常适合新手小白。

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。

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！

最近，后台有小伙伴提出，想要将四种模型统一放在一张图中，方便进行对比，选择最适合自己数据的模型，也方便把对比图放在论文里​，提升美观度。因此，本期推文给大家带来将四种预测模型的结果放在一张图中的代码文件。

经常有小伙伴问我区间预测里能不能加上一些优化算法，凸显创新性。因此，今天，对我们之前推出的区间预测全家桶进行更新，将最新推出的AE-Transformer-LSTM-ABKDE模型加入到我们的全家桶当中，非常新颖，包含三大创新点！

今天给大家带来一期关于西储大学故障诊断的新方法，这个方法既结合了一维信号转二维图像的处理方法，又结合近几年新提出的优化算法，最后利用小众机器学习模型实现故障诊断分类，精度可以达到近100%！可以说非常新颖，非常容易吸引审稿人。

向光生长优化算法(PGA)是一种新型的元启发式算法，灵感来源于植物细胞对阳光的响应模式，算法结构清晰，性能也不错，适合新手小白学习与改进！该成果于2025年5月发表在SCI一区Top期刊《Knowledge-Based Systems》上！

今天为大家带来一期BiTCN-BiGRU-Attention回归预测代码！可以说是尚未发表的创新点，也是独家创新！特别需要指出的是，我们在各个学术平台上搜索都是完全搜索不到这个模型的！！！不信的可以看下面截图！