TCN 是一种专门为处理时间序列数据设计的卷积神经网络。它以卷积层为核心组件，通过扩张卷积（Dilated Convolution）来增加感受野，从而捕捉时间序列中的长距离依赖关系。与传统的循环神经网络（如 RNN、LSTM）不同，TCN 的卷积操作可以并行计算，大大提高了训练效率。在 TCN 中，输入的时间序列数据依次经过多个卷积层、批归一化层（Batch Normalization）和激活函数

粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群体智能的优化算法，它模仿了鸟群觅食的行为。支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种用于分类和回归分析的监督学习方法。将PSO与SVM结合，可以优化SVM中的参数选择问题，从而提高分类精度和泛化能力。

时间序列回归预测是数据分析的重要领域，旨在根据历史数据预测未来时刻的数值。近年来，深度学习模型如卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）、长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）以及注意力机制（Attention Mechanism）在时间序列预测中展现出显著优势。然而，模型参数的有效设置对预测性能至关重要。鲸鱼优化（WO

贝叶斯优化是一种全局优化方法，特别适用于黑盒函数优化问题，即目标函数的形式未知或者很难计算梯度的情况。贝叶斯优化通过构建一个代理模型（如高斯过程）来近似目标函数，并利用该代理模型来指导搜索过程。贝叶斯优化卷积神经网络（Bayes-CNN）通过结合贝叶斯优化和CNN的优点来提高模型的性能。具体来说，贝叶斯优化可以用来优化CNN中的超参数，如学习率等。基于贝叶斯优化卷积神经网络（Bayes-CNN）的

基于卷积神经网络（CNN）的MPSK（M-ary Phase Shift Keying）调制识别技术，是一种利用深度学习模型来自动学习和区分不同MPSK调制信号特征的方法。在本讨论中，我们将聚焦于识别三种基本的MPSK调制类型：二进制相移键控（BPSK）、四进制相移键控（QPSK）和八进制相移键控（8PSK）。CNN是一种特殊类型的神经网络，其设计灵感来源于生物视觉系统，特别擅长处理具有空间结构的

64QAM（Quadrature Amplitude Modulation，正交幅度调制）是一种高效的数字调制技术，它通过将6个比特映射到64个不同的复数符号上，以实现高数据传输速率。然而，在无线通信中，由于信道噪声和多径效应，接收到的信号往往会失真，因此需要解调器恢复原始的比特序列。基于BP（Backpropagation）神经网络的64QAM解调算法，是一种利用神经网络的非线性映射和学习能力，

LIF（Leaky Integrate - and - Fire）神经元是一种常见的脉冲神经元模型。它模拟了生物神经元的基本特性，主要包括对输入信号的积分和脉冲发放机制。从概念上理解，LIF 神经元就像一个带有漏电特性的容器，输入信号不断往这个容器中 “注水”（积分），当水位（膜电位）达到一定高度（阈值）时，就会产生一个脉冲，然后水位（膜电位）又会被重置。膜电位动态方程离散时间形式的膜电位更新公式

时间序列预测是根据历史时间序列数据来预测未来值的过程。在众多的预测方法中，TCN（时间卷积神经网络）由于其对序列数据的有效处理能力而被广泛应用，PSO（粒子群优化）则可以用于优化 TCN 的参数，以提高预测性能。TCN 主要由一系列的因果卷积层（Causal Convolution Layer）和残差连接（Residual Connection）组成。经过多层卷积和处理后，TCN 的输出层将生成预

时间序列预测在众多领域如金融、气象、工业生产等有着广泛的应用。准确预测时间序列的未来趋势对于决策制定、资源分配、风险评估等方面具有重要意义。传统的时间序列预测方法如 ARIMA 等在处理复杂的非线性时间序列时存在一定的局限性。随着深度学习技术的发展，时间卷积神经网络（TCN）因其能够自动学习时间序列中的复杂模式和特征，在时间序列预测中表现出良好的性能。然而，TCN 的性能高度依赖于其超参数的设置，

步态识别是一种生物特征识别技术，它通过个体走路的方式（如步长、步频、肢体摆动等）来辨认个人身份。基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）的步态识别方法，利用深度学习的强大特征提取能力，可以从视频序列中自动学习步态的时空特征，进而实现高效的个体识别。4.1步态识别系统框架数据预处理：包括图像标准化、尺寸统一、背景消除等，以减少噪声和无关因素的干扰。特征