随着电子商务的蓬勃发展和城市物流需求的日益增长，传统物流模式面临着诸多挑战，如交通拥堵、配送成本高昂以及配送效率低下等。无人机（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）凭借其灵活、高效、低成本等优势，被认为是解决“最后一公里”物流配送难题的有效方案。然而，如何在复杂多变的环境下，为无人机规划出最优的物流配送路径，成为无人机物流应用的关键问题之一。本文将探讨基于Q-learning

复杂环境适应性：多智能体系统在实际应用中常面临非线性环境，如存在不规则障碍物的空间。智能体需要在这样的环境中自主规划路径，避免碰撞，同时保持编队形态，这对传统控制方法提出了挑战。传统方法往往难以处理复杂环境下的非线性因素，导致智能体在遇到障碍物时可能无法有效调整编队，甚至发生碰撞。动态相互作用处理：多智能体之间存在动态相互作用，每个智能体的运动都会影响其他智能体的行为。例如，在编队飞行的无人机系统

本研究聚焦基于核密度估计（KDE）的数据生成方法，系统阐述 KDE 的基本原理及其在数据生成领域的应用逻辑。通过分析 KDE 数据生成的具体流程、优势与面临的挑战，并结合实际案例进行验证，探索其在多领域的应用潜力与改进方向，为相关研究和实践提供理论参考与方法支持，助力提升数据生成的质量与效率，推动数据驱动决策的发展。一、引言在数据驱动的时代，高质量的数据是机器学习、数据分析、决策支持等众多领域的基

针对风电功率的强随机性与非线性导致传统预测模型精度不足的问题，提出基于沙猫群优化算法（SCSO）优化卷积神经网络 - 双向门控循环单元 - 注意力机制（CNN-BiGRU-Attention）的风电功率预测方法。SCSO 模拟沙猫觅食、领地竞争等行为进行全局寻优，对 CNN-BiGRU-Attention 模型的超参数优化。实验表明，该模型在多项指标优于传统模型，能更精准预测风电功率，为电力系统调

本研究针对风电功率预测的复杂性与不确定性，提出基于白鲸优化算法（BWO）优化卷积神经网络 - 双向门控循环单元 - 注意力机制（CNN-BiGRU-Attention）的风电功率预测模型。通过 BWO 算法对 CNN-BiGRU-Attention 模型的关键参数进行寻优，充分发挥 CNN 的局部特征提取、BiGRU 的时序信息处理及 Attention 对关键特征聚焦的优势，结合历史风电功率、气

随着无人机技术的飞速发展及其在军事和民用领域的广泛应用，对无人机飞行控制系统的性能要求也日益提高。模型预测控制（MPC）作为一种先进的控制策略，因其能够处理系统约束、优化未来性能的特点，在无人机控制领域展现出巨大的潜力。然而，传统的MPC方法在处理无人机非线性、高维度的复杂动力学时面临挑战。本文旨在探讨一种基于神经网络的MPC方案，以解决无人机模型不确定性和非线性问题，从而实现更精确、鲁棒的飞行控

共享单车作为一种新兴的城市交通方式，在缓解交通拥堵、倡导绿色出行方面发挥了重要作用。准确预测共享单车租赁量对于优化车辆调度、提升运营效率至关重要。本文旨在探讨基于XGBoost模型对共享单车租赁量进行预测的有效性。研究首先对共享单车租赁数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值检测以及特征工程，提取出时间、天气、节假日等相关特征。随后，构建XGBoost预测模型，并与传统机器学习模型如线性回归、支持向

核磁共振成像（MRI）作为一种非侵入性、无辐射的医学影像技术，在临床诊断和科学研究中扮演着举足轻重的角色。其卓越的软组织对比度使其在肿瘤学、神经科学、心血管疾病等诸多领域展现出独特的优势。近年来，基于可变翻转角（VFA）的MRI技术因其在定量成像方面的巨大潜力而受到广泛关注。VFA MRI通过在不同翻转角下采集一系列数据，能够更精确地估计组织固有的弛豫时间（T1和T2）以及质子密度（PD），从而提

电力系统短期负荷预测是保障电力系统安全稳定运行和经济高效调度的关键技术。准确的短期负荷预测能够为电力调度中心提供决策依据，有助于合理安排发电机组启停、优化电网运行方式、减少备用容量需求，进而提高电力系统的可靠性和经济性。随着电力系统规模的不断扩大和负荷特性的日益复杂，传统的预测方法面临着挑战。近年来，基于机器学习的预测模型因其强大的非线性拟合能力和自学习能力，在短期负荷预测领域得到了广泛应用。

雾霾天气对户外图像的质量产生严重影响，导致图像对比度降低、色彩失真和细节模糊，极大地限制了计算机视觉系统的性能。单幅图像去雾作为计算机视觉领域的一个重要研究方向，旨在从一张有雾图像中恢复出清晰无雾的场景。传统的基于物理模型的方法往往依赖于先验知识，对场景变化的鲁棒性有限。近年来，深度学习在图像处理领域取得了显著进展，为图像去雾提供了新的思路。本文探讨了一种基于多层感知器（MLP）的单幅图像去雾方法