我们在思考学习的本质时，首先想到的可能就是通过与环境互动来学习的这一理念。当婴儿玩耍、挥动手臂或环顾四周时，它并没有明确的老师，但它与环境之间却有着直接的感知运动连接。利用这种连接能够产生大量关于因果关系、行为后果以及如何采取行动以达到目标的信息。在我们的一生中，这种互动无疑是了解我们环境和自我的重要来源。无论我们是在学习驾驶汽车还是进行对话，我们都清楚地意识到环境对我们所做的事情的反应，并试图通

随着人工智能技术的快速发展，深度学习模型在时间序列预测领域展现出强大潜力。卷积神经网络（CNN）擅长捕捉局部特征，长短期记忆网络（LSTM）则能有效处理序列依赖性。本文提出一种基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络预测模型，通过贝叶斯优化算法自动调优超参数，结合CNN与LSTM的优势，显著提升预测精度和泛化能力。实验结果表明，该模型在电力负荷预测、股票价格预测等场景中均表现出优于传统方法的性

在 MATLAB 中，

如果将数字图像处理分为三种层次（低级、中级、高级处理），图像分割则属于中级处理技术中的一种。它是图像识别和图像理解的基本前提，图像分割质量的好坏直接影响后续图像处理的效果。图像分割是指将图像中具有特殊涵义特征的不同区域区分开来，这些区域是互相不交叉的，每一个区域都满足特定区域的一致性。这里的特征可以是颜色、纹理、形状、空间关系等，也可以是它们的组合。分割的程度由需要解决的问题决定，即分割是否停止取

由于无人机在实际飞行中通常不能进行任意角度的急转弯，而必须遵循一定的转弯半径约束，Dubins 路径能够确保生成的路径既满足无人机的物理限制，又尽可能地缩短飞行距离。在实际应用中，Dubins 路径规划可以帮助无人机在复杂的环境中高效地飞行，例如在执行侦察任务、货物运输或航拍等任务时，能够节省能源、缩短飞行时间，并提高飞行的安全性和可靠性。总之，用于无人机路径规划的 Dubins 路径是一种基于无

文献来源：摘要本文从可观测性的角度研究了基于扩展卡尔曼滤波器（EKF）的同时定位与地图构建（SLAM）中的不一致性问题。我们通过分析证明，当过程和测量模型的雅可比矩阵在每个时间步骤中根据最新的状态估计值进行评估时，EKF中使用的线性化误差状态系统具有比实际非线性SLAM系统更高维度的可观测子空间。因此，EKF的协方差估计在状态空间中无信息可用的方向上会减小，这是不一致性的主要原因之一。基于这些理论

文献来源： 经济调度是电力系统运行中的一个基本问题，它是指发电机和柔性负荷在满足一系列运行约束的条件下，使整个电力系统运行的社会福利最大化的优化问题。 传统上采用集中优化技术来解决经济调度问题，其中包括经典优化方法［1］ 和现代人工智能方法［2-4］ 。然而，当采用集中优化方法时，系统需要调度中心发布指令调度整个系统中所有的发电机和柔性负荷，调度中心需要与每一个调度对象进行信息交互［5］ 。并 且

在本文中，我们研究了一类由线性一阶和二阶积分器智能体以及非线性欧拉-拉格朗日（Euler-Lagrange，简称EL）智能体组成的异构多智能体系统的一致性问题。首先，我们在假设异构系统的参数完全已知的情况下，提出了一种分布式一致性协议。给出了达成一致的充分条件，并开发了考虑执行器饱和的一致性协议。接着，通过将自适应控制器和PD控制器相结合，我们为具有未知参数（在非线性EL动态中）的异构系统设计了一

在混乱环境下，移动机器人的安全控制问题可以定义为：在满足机器人动力学约束的条件下，设计控制输入 u，使得机器人在运动过程中始终与障碍物保持安全距离，即对于任意时刻 t，都存在一个安全区域，机器人的状态 x(t) 始终位于该安全区域内。同时，为了实现机器人的连续运动，控制输入 u 应具有一定的连续性。

本文聚焦于具有位置、速度和输入约束的不确定二阶非线性多智能体系统的安全一致性跟踪问题。在多智能体协同跟踪目标领导者轨迹的过程中，常面临目标轨迹违反智能体局部约束的冲突情况。为解决此问题，本文提出基于控制障碍函数（CBF）的方法，通过将合作跟踪目标编码为基于控制李雅普诺夫函数的条件，状态和输入约束编码为基于CBF的约束，并针对相对度为2的位置约束设计两类基于CBF的条件。证明了改进CBF下可行控制输