尖峰神经网络(Spiking Neural Networks, SNNs)作为第三代神经网络，因其生物合理性和能量效率而备受关注。然而，SNNs的训练面临着梯度消失和复杂时空动态的挑战。本文提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)和前馈神经网络(Feedforward Neural Networks, FNNs)的进化神经元模型，旨在构建快

本文深入探讨了阿拉斯加州朱诺市面临的旅游业挑战，该市在 2023 年接待了 160 万邮轮乘客，并因此获得了可观的经济收益，同时也面临着过度拥挤、环境退化和本地居民生活质量下降等问题。然而，旅游业的快速发展也带来了挑战，特别是过度旅游问题，即当游客数量超过了目的地承载能力时，会对环境、社会和文化造成负面影响。阿拉斯加州的朱诺市就是一个典型的例子。针对朱诺市面临的挑战，本文提出了一种可持续的旅游发展

滑模控制作为一种非线性控制方法，因其对系统参数变化和外部扰动具有较强的鲁棒性，在实际工程中得到了广泛应用。然而，传统的滑模控制方法往往会带来抖振问题，影响系统性能。为了解决这一问题，研究人员提出了多种改进方法，其中基于滑模扰动观测器的滑模控制是一种有效的策略。滑模控制的基本原理滑模控制的基本原理是将系统状态轨迹通过一个特定的切换面引导到预定的滑动模态。滑动模态是一个满足特定条件的系统状态轨迹集合，

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1 简介BP网络是目前最常用的一种人工神经网络模型,它利用多层前馈网络的模式变换能力实现数据编码,直接提供数据压缩能力.在介绍BP网络图像压缩机原理及算法的基础上,通过计算机Matlab仿真实验实现数字图像压缩,并分析了各种参数对重建图像性能的影响.2 部分代码% bp_imageRecon.m​%% 清理clear,clcclose all​%% 载入数据col=256;row=256;I=im

时间序列预测是预测未来时间点数据值的过程，在经济学、金融、气象、医疗等领域具有广泛的应用。卷积神经网络 (CNN) 作为一种强大的深度学习模型，近年来在图像处理、自然语言处理等领域取得了巨大成功，其强大的特征提取能力也使其在时间序列预测领域展现出巨大潜力。本文将介绍如何使用 MATLAB 实现 CNN 时间序列预测模型，并以实际案例进行分析，展示 CNN 在时序预测中的优势和应用。1. 引言时间序

一种基于灰狼算法优化LSTM的网络流量预测方法,属于网络流量预测领域,该方法包括以下步骤:对第一网络流量数据集进行极差标准化处理,得到第二网络流量数据集,并划分为训练集和测试集,并确定灰狼算法优化LSTM神经网络中输入层单元个数,输出层单元个数和隐藏层单元个数;用得到第二网络流量数据集,在过程中利用灰狼算法来优化LSTM神经网络的参数,得到训练完成的灰狼算法优化LSTM神经网络;...

最小二乘支持向量机（LSSVM）作为一种机器学习方法，在故障诊断领域展现出巨大的潜力。然而，LSSVM的性能很大程度上依赖于模型参数的选择，而传统方法通常需要大量经验和试错。为了克服这一问题，本文提出了一种基于灰狼算法优化最小二乘支持向量机（GWO-LSSVM）的故障诊断方法。该方法利用灰狼算法的全局搜索能力，对LSSVM的模型参数进行优化，从而提高模型的分类性能。实验结果表明，与传统的LSSVM

1 简介近年来随着我国经济实力的快速发展,不可避免的带来了一定的环境污染问题,尤其是大气污染.这些环境污染问题已经给人民群众的生活质量和我国经济的快速发展造成了一定的影响.为了能够快速发现和应对空气污染问题,一些地区已经开始采用空气质量的网格化监测技术来加强对环境情况的监测与管控.所以,为了能够更好的利用网格化监测技术带来的大量数据,提前发现空气污染情况,搭建一套可以使用历史空气质量监测数据来预测

本文论述并设计实现了一个自由手写体数字识别系统。文中首先对待识别数字的预处理进行了介绍，包括二值化、噪声处理、图像分割、归一化、细化等图像处理方法；其次，探讨了数字字符特征向量的提取；最后采用了bp神经网络算法,并以MATLAB作为编程工具实现了具有友好的图形用户界面的自由手写体数字识别系统。实验结果表明，本方法具有较高的识别率，并具有较好的抗噪性能。人类社会己开始进入信息时代，信息产业的发展将对