在人工智能与机器学习领域，BP（反向传播）神经网络凭借其强大的非线性拟合能力，广泛应用于预测、分类、故障诊断等场景。然而，传统 BP 神经网络存在收敛速度慢、易陷入局部最优、对初始参数敏感等固有缺陷，限制了其在复杂任务中的性能。粒子群算法（PSO）作为一种全局启发式优化算法，具有搜索效率高、鲁棒性强、参数设置简单等优势，可针对性解决 BP 网络的核心痛点。本文系统研究 PSO 优化 BP 神经网络

在人工智能与机器学习领域，BP（反向传播）神经网络凭借其强大的非线性拟合能力，广泛应用于预测、分类、故障诊断等场景。然而，传统 BP 神经网络存在收敛速度慢、易陷入局部最优、对初始参数敏感等固有缺陷，限制了其在复杂任务中的性能。粒子群算法（PSO）作为一种全局启发式优化算法，具有搜索效率高、鲁棒性强、参数设置简单等优势，可针对性解决 BP 网络的核心痛点。本文系统研究 PSO 优化 BP 神经网络

强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为机器学习的一个重要分支，近年来在人工智能领域取得了显著进展。它通过智能体（agent）与环境（environment）的交互，旨在学习最优策略以最大化累积奖励。其中，Q-Learning作为一种无模型（model-free）的强化学习算法，因其简单性和有效性而受到广泛关注。

强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为机器学习的一个重要分支，近年来在人工智能领域取得了显著进展。它通过智能体（agent）与环境（environment）的交互，旨在学习最优策略以最大化累积奖励。其中，Q-Learning作为一种无模型（model-free）的强化学习算法，因其简单性和有效性而受到广泛关注。

强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为机器学习的一个重要分支，近年来在人工智能领域取得了显著进展。它通过智能体（agent）与环境（environment）的交互，旨在学习最优策略以最大化累积奖励。其中，Q-Learning作为一种无模型（model-free）的强化学习算法，因其简单性和有效性而受到广泛关注。

强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为机器学习的一个重要分支，近年来在人工智能领域取得了显著进展。它通过智能体（agent）与环境（environment）的交互，旨在学习最优策略以最大化累积奖励。其中，Q-Learning作为一种无模型（model-free）的强化学习算法，因其简单性和有效性而受到广泛关注。

随着全球能源需求的不断增长和环境问题的日益突出，综合能源系统（Integrated Energy System, IES）作为一种将电、热、气等多种能源形式进行耦合与协调的系统，展现出巨大的发展潜力。其核心在于通过优化调度，实现能源的高效利用、运行成本的降低以及环境效益的提升。本文深入探讨了基于非支配排序遗传算法II（NSGA-II）的综合能源优化调度策略。首先，阐述了综合能源系统的基本构架及其多

随着光伏发电规模的不断扩大，其间歇性和波动性对电网稳定性的影响愈发显著。光伏储能虚拟同步发电机（Photovoltaic Energy Storage Virtual Synchronous Generator，PV-ES-VSG）技术通过模拟同步发电机的特性，为提升光伏发电并网稳定性提供了有效途径。构建准确的并网仿真模型，有助于深入研究该技术在不同工况下的运行特性，优化控制策略，保障电网安全稳定

在人工智能和机器学习的飞速发展中，信号识别作为关键领域，其重要性不言而喻。传统上，信号识别方法多依赖于大量标记数据，但在实际应用中，数据标记成本高昂且耗时。半监督学习应运而生，它结合了标记数据和未标记数据，以期在有限标记数据的情况下，达到更好的识别效果。本文旨在探讨“识别半监督粗糙模糊拉普拉斯特征图”这一主题，并深入分析其在信号识别领域的应用潜力。首先，我们需理解“粗糙模糊拉普拉斯特征图”的概念。

在人工智能和机器学习的飞速发展中，信号识别作为关键领域，其重要性不言而喻。传统上，信号识别方法多依赖于大量标记数据，但在实际应用中，数据标记成本高昂且耗时。半监督学习应运而生，它结合了标记数据和未标记数据，以期在有限标记数据的情况下，达到更好的识别效果。本文旨在探讨“识别半监督粗糙模糊拉普拉斯特征图”这一主题，并深入分析其在信号识别领域的应用潜力。首先，我们需理解“粗糙模糊拉普拉斯特征图”的概念。