Copula是一种将多变量联合分布函数 F(x1,…

基本概念表面粗糙度是微观几何形状误差的体现，定义为加工表面微小峰谷的间距（S）与高度（Z）的综合特性。根据波距S的范围，可分为粗糙度（S<1mm）、波纹度（1≤S≤10mm）和形状误差（S>10mm）。3D表面粗糙度通过三维形貌参数描述，突破了传统2D参数（如Ra、Rz）的局限性，能更全面反映表面接触特性。核心参数分类振幅参数Sa（算术平均高度）：三维表面与基准面高度差的绝对平均值，类比2D的Ra

路径规划作为机器人导航、智能交通及游戏AI等领域的核心技术问题，其算法性能直接影响系统的效率与可靠性。本文以六边形网格结构为研究对象，系统对比了A算法、遗传算法、蚁群优化算法及元胞自动机算法在四组不同规模和复杂度场景下的路径规划性能。通过设计10×10、20×20、30×30及50×50网格的测试场景，从路径长度、计算时间、节点探索数量、成功率及路径质量等维度进行定量分析。实验结果表明，A算法在综

在大数据、人工智能的背景下，神经网络算法被广泛的应用和普及，风险预测问题成为人们关注的热点，BP神经网络算法是用于解决预测问题效果最好的算法之一，但传统的BP神经网络算法在隐含层权值选择过程具有一定的局限性，会影响算法预测的效率和精度。针对这种情况，提出了改进的BP神经网络算法，利用遗传算法和BP神经网络算法相结合，提升算法的预测效率和预测精度。首先，分析传统BP神经网络算法流程及不足；其次，利用

基于卷积神经网络（CNN）的风电功率预测是一种利用深度学习技术来提高预测准确性的重要方法。风能作为一种可再生能源，在全球能源结构转型中扮演着关键角色。然而，由于风力的不稳定性，准确预测风电功率对于电力系统的稳定运行、能源调度和市场交易至关重要。

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在能源和人工智能领域具有重要意义。LSTM（长短期记忆网络）作为一种特殊的循环神经网络（RNN），通过引入门结构解决了传统RNN中的“长期依赖”问题，从而能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系和时序特征，这对于风电功率预测尤为关键。

将深度确定性策略梯度（DDPG）强化学习模型控制温度的性能与比例-积分-微分（PID）控制器和恒温器控制器的性能进行比较研究文档深度确定性策略梯度（DDPG）算法是一种无模型、在线、离策略的强化学习方法。DDPG智能体是一种行动者-评论家（actor-critic）强化学习智能体，它计算出一个最优策略，以最大化长期奖励。

实验采用公开的多模态MRI影像数据集，如BRATS数据集，该数据集包含了多种模态的MRI影像（T1、T1c、T2、FLAIR）以及对应的脑肿瘤标注信息。将数据集划分为训练集、验证集和测试集，以保证实验结果的客观性和可靠性。

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