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。

今天给大家介绍一个新颖的模型——KAN。可惜，网上绝大部分开源实现都是 Python，但是Python需要配置环境，且不同版本差异较大，难以直接在电脑上运行，非常不适合新手小白。同时，部分代码非常混乱，使用的库也不统一，真假难辨。

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，

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。

今天给大家带来一期知网以及WOS上从来没有人用过的参数优化方法：红嘴蓝鹊算法RBMO优化SVMD分解！传统的VMD分解方法，在分解过程中，对模态中心频率的初始值较为敏感；若分解个数太多，还会出现过度分解的现象。SVMD（逐次变分模态分解）是Nazari 等人于2020年发表在信号处理顶刊的一种新算法，它不需要提前去设置 K 值，也就是模态个数！大大降低了计算复杂度！可完全满足你故障诊断、分解集成预

很久没给小伙伴们带来改进算法了，今天花了大量时间，给大家带来一期独家原创改进的黑翅鸢算法IBKA。改进一个SCITop级别期刊的算法，并且效果还非常好，这样的改进，是什么含金量，能发什么级别的期刊，就不用我多说了吧。

加权平均优化算法(WAA)是一种新的启发式算法，灵感来源于加权平均位置概念。该算法每次迭代首先建立整个种群的加权平均位置，性能不错，值得一试！该成果于2024年12月发表在SCI一区顶刊《Knowledge-Based Systems》上！