摘要：本文提出了一种基于生成对抗网络(GAN)的三维虚拟场景构建方法。通过构建生成器与判别器的对抗博弈，算法能够学习真实地形的统计特征并生成高质量虚拟环境。研究采用MATLAB 2024b实现，核心程序包括地形生成、建筑物添加和场景漫游动画等功能。理论部分详细阐述了GAN的目标函数、网络前向传播过程及损失函数计算方法。实验结果表明，该方法能有效生成分辨率可调的三维虚拟地形场景，适用于游戏开发、仿真

本文提出了一种基于GWO灰狼优化的Transformer-LSTM混合模型用于时间序列预测。该算法通过灰狼优化自动调整网络超参数，结合Transformer的全局特征提取能力和LSTM的局部时序建模优势。实验结果表明，该方法在电池容量预测等任务中有效提升了预测精度和泛化能力，解决了传统方法调参效率低、预测效果差的问题。MATLAB实现显示训练集和测试集的均方误差均显著降低，验证了模型的有效性。该算

本文提出了一种基于Q学习的智能切换判决算法，用于优化空天异构网络中高速移动飞行平台的网络切换问题。针对传统切换算法在动态环境中表现不佳的问题，该算法通过强化学习框架综合考虑信号质量、网络拥塞、切换代价等多维参数。研究建立了包含卫星层、空中层和地面层的三层网络架构模型，设计了基于马尔可夫决策过程的Q学习算法，其核心创新在于：（1）构建了包含SINR等级、速度等级和拥塞等级的状态空间；（2）设计了融合

本文提出了一种基于LSTM的视频类型分类方法，通过ResNet-18提取空间特征，结合LSTM处理时序信息。算法采用门控机制解决长程依赖问题，能有效区分动作片、喜剧等视频类型。实验验证了该方法在Matlab平台的性能，并详细介绍了特征提取、序列构建等关键技术。研究为视频分类提供了深度学习方法，具有实际应用价值。

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，

人脸识别技术在安防、金融、交通等众多领域有着广泛的应用。然而，传统的人脸识别方法容易受到照片、视频等非活体攻击的影响。为了提高人脸识别系统的安全性，活体人脸识别检测技术应运而生。MobileNet 作为一种高效的深度学习网络，在移动设备和资源受限环境下的计算机视觉任务中表现出色，其应用于活体人脸识别检测能够在保证准确性的同时，提高检测效率。活体人脸具有丰富的纹理细节，如皮肤的微小褶皱、毛发等，并且

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

深度学习在海洋鱼类识别中常采用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）。CNN由多个层级组成，包括卷积层、池化层、全连接层以及分类层。典型流程如下：训练CNN的过程涉及前向传播、损失计算和反向传播：为了提高模型性能，常常采用数据增强技术（如旋转、翻转、裁剪等）增加训练样本多样性。此外，也可利用预训练模型进行迁移学习，如在ImageNet上预训练的Res

疲劳检测的原理是根据人体疲劳状态下的特征检测，和正常状态下的特征检测做对比。在做疲劳检测之前，首先需要分析人体在疲劳状态下与正常状态下的特征有哪些不同的的表现，这些不同的表现可以通过哪些数值具体的量化出来，然后通过这些量化后的不同数值来判断属于哪种行为；最后根据获取的各种行为综合判断属于疲劳状态或者正常状态。基于深度学习网络的疲劳驾驶检测算法是一种利用深度学习技术对驾驶员的疲劳状态进行自动检测的方

本文研究了基于Q-Learning强化学习的环形轨道小车倒立摆控制问题。通过建立三维环形运动模型，将小车位置参数化为极坐标形式，摆杆动力学采用拉格朗日方程描述。算法采用ε-贪婪策略进行动作选择，设计了包含角度偏差惩罚和控制力成本的奖励函数。MATLAB仿真实现了三维可视化，展示了摆杆平衡控制过程，包括小车沿环形轨道的运动轨迹和摆杆姿态变化。实验结果表明，该Q-Learning控制器能有效维持摆杆竖