本文提出一种基于鹈鹕优化算法（POA）优化支持向量机（SVM）参数的时序预测模型（POA-SVM）。通过模拟鹈鹕群体觅食行为的全局搜索与局部开发机制，POA算法动态调整SVM的惩罚系数C、核函数参数γ等关键参数，有效解决传统网格搜索法易陷入局部最优的问题。实验在电力负荷、用水量等典型时序数据集上验证，POA-SVM模型相比传统SVM和粒子群优化（PSO）-SVM模型，预测精度提升12%-18%，均

本文提出一种基于鹈鹕优化算法（POA）优化支持向量机（SVM）参数的时序预测模型（POA-SVM）。通过模拟鹈鹕群体觅食行为的全局搜索与局部开发机制，POA算法动态调整SVM的惩罚系数C、核函数参数γ等关键参数，有效解决传统网格搜索法易陷入局部最优的问题。实验在电力负荷、用水量等典型时序数据集上验证，POA-SVM模型相比传统SVM和粒子群优化（PSO）-SVM模型，预测精度提升12%-18%，均

在三维复杂地形、密集障碍威胁与多机空间协同约束的综合场景下，传统无人机路径规划方法普遍存在规划维度高、航迹平滑性差、多机易冲突、算法收敛慢等问题。为此，本文提出一种基于球向量参数化与粒子群优化（PSO）的安全增强型多无人机协同路径规划方法。该方法以数字高程栅格构建高保真三维地形环境，以标准圆柱体统一建模各类禁飞区与障碍物威胁，建立贴合真实飞行条件的空间约束体系；采用球坐标向量对无人机航迹进行紧凑化

利用残差学习，可以将机器人的实际动作与期望动作之间的差异作为残差进行学习，从而优化控制策略，提高任务的安全性和效率。基于残差学习的人机协作装配中机器人控制的任务导向安全领域研究，通过残差学习方法优化机器人控制策略，结合任务目标确保安全性，实现人机有效协作，并经过实验验证与系统集成，为提高人机协作装配任务的安全性、效率和可靠性提供了有效的解决方案。基于残差学习的人机协作装配中机器人控制的任务导向安全

多无人机协同追捕-逃逸问题属于多智能体动态博弈领域，具有军事防御、边境巡逻、灾难救援等应用场景。传统集中式控制依赖全局信息，存在通信延迟、单点故障等问题。分散式策略通过局部感知与自主决策，可提升系统鲁棒性与适应性。

本文聚焦于永磁同步电机（PMSM）无传感器控制领域，提出一种基于STM32电机库的龙贝格观测器与锁相环（PLL）结合的磁场定向控制（FOC）方案。通过三电阻双AD采样技术实现高精度电流检测，结合前馈补偿与弱磁控制策略，在斜坡启动过程中实现动态响应优化。实验结果表明，该方案在1000RPM转速下转速波动小于±3RPM，电流总谐波失真（THD）控制在5%以内，验证了算法在工业驱动场景中的适用性。

本文针对非线性动态系统（Nonlinear Dynamic Unit, NDU）提出一种基于模型预测控制（MPC）的优化策略，通过与PID控制器的对比实验验证其性能优势。研究基于Simulink仿真平台，结合滚动优化与反馈校正机制，实现了对系统动态响应和约束处理能力的显著提升。实验结果表明，MPC在跟踪参考信号、抑制超调及抗干扰方面较传统PID控制具有更优的鲁棒性。

无人机集群是由多架无人机组成的分布式或混合式协同系统，通过网络技术实现信息交互与任务协调，具备去中心化、鲁棒性和自组织特性。

"电容器内部区域的有限元方法（FEM）仿真"程序的目标是求解电容器内部区域的稳态电压分布，并据此获得电容器内部区域的电场分布。该电容器定义在一个坐标系内的区域，其中x坐标从0到3单位长度，y坐标从0到2单位长度，上下两端由电容器极板限制。该区域包含两种介质：当0<y<1单位时，相对介电常数为1；当1<y<2单位时，相对介电常数为4。电容器在z方向上无限延伸。侧面则施加了诺伊曼边界条件，模拟侧面同样

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