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基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)

随着人工智能技术的快速发展,深度学习模型在时间序列预测领域展现出强大潜力。卷积神经网络(CNN)擅长捕捉局部特征,长短期记忆网络(LSTM)则能有效处理序列依赖性。本文提出一种基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络预测模型,通过贝叶斯优化算法自动调优超参数,结合CNN与LSTM的优势,显著提升预测精度和泛化能力。实验结果表明,该模型在电力负荷预测、股票价格预测等场景中均表现出优于传统方法的性

#神经网络#cnn#lstm +1
【室内导航通过视觉惯性数据融合】将用户携带的智能手机收集的惯性数据与手机相机获取的视觉信息进行融合研究(Matlab代码实现)

视觉惯性数据融合在室内导航中的核心价值在于互补纠偏与环境适应性。通过紧耦合算法、多传感器冗余及深度学习优化,系统在复杂场景下的定位误差可控制在1%以内(如100米路径误差<1米)。随着MEMS传感器精度的提升(如下一代陀螺仪零偏不稳定性目标<5°/hr),以及边缘AI算力的发展,智能手机将成为室内外无缝导航的关键载体。📚2 运行结果部分代码:i=0;i=i+1;endfrq=30;🎉3参考文献

#matlab#支持向量机
【动静障碍物】基于JPS算法(改进A*)全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法(Matlab代码实现)

在自定义障碍物场景下,JPS算法能够根据障碍物的形状和位置,合理规划全局路径,DWA算法则能够在局部范围内实现精确避障。实验结果表明,混合控制算法能够有效处理自定义障碍物,规划出合理的路径,确保机器人安全导航。

#算法#机器人#matlab +1
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)

随着人工智能和自动化技术的飞速发展,多智能体系统(Multi-Agent Systems, MAS)在无人机编队、自动驾驶车队、机器人协同操作等领域的应用日益广泛。点对点(point-to-point)轨迹生成作为多智能体协调的基础,其目标是在满足各种约束条件(如动力学约束、避障约束、通信约束等)的前提下,为每个智能体规划一条从起始点到目标点的平滑、可行的路径。传统的集中式轨迹生成方法在处理大规模

#分布式#matlab#开发语言 +1
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)

随着人工智能和自动化技术的飞速发展,多智能体系统(Multi-Agent Systems, MAS)在无人机编队、自动驾驶车队、机器人协同操作等领域的应用日益广泛。点对点(point-to-point)轨迹生成作为多智能体协调的基础,其目标是在满足各种约束条件(如动力学约束、避障约束、通信约束等)的前提下,为每个智能体规划一条从起始点到目标点的平滑、可行的路径。传统的集中式轨迹生成方法在处理大规模

#分布式#matlab#开发语言 +1
2024年第五届MathorCup数学应用挑战赛--大数据竞赛思路、代码更新中.....

💥💥💞💞❤️❤️💥💥博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️行百里者,半于九十。📋📋📋🎁🎁🎁。

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#大数据
在边缘计算中协作回归学习的分布式ADMM方法(Matlab代码实现)

文献来源:摘要:随着物联网(IoT)的快速发展,大量数据由边缘网络上的无线传感器和连接设备产生。传统的云计算存在严重的通信延迟、带宽成本和数据隐私问题。为了解决这些问题,边缘计算被引入作为一种新的范式,允许计算和分析在与数据源紧密接近的地方进行。本文研究了在训练样本保持私密的源设备上进行回归分析的方法。具体来说,我们考虑了基于传感器收集的信息广泛采用的套索回归模型,用于预测和预测。

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#边缘计算#回归#学习
【欠驱动AUV】欠驱动自主水下航行器(AUV)的轨迹跟踪和路径跟随算法的不同分析方法进行仿真研究(Matlab代码、Simulink仿真)

—本文提出了一种欠驱动海洋航行器的通用路径轨迹跟踪与路径跟随控制策略。我们的工作受到地面车辆相关研究的启发和激励。特别是,我们将地面车辆中引入的“手位置点”概念扩展到自主水面航行器和自主水下航行器,并将其作为基于输入-输出反馈线性化方法的控制策略的输出。所提出的策略能够应对影响航行器的外部干扰,例如恒定且无旋的海洋流。通过李雅普诺夫分析,我们证明了闭环系统的外部动态是全局指数稳定的,内部动态的状态

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#算法#matlab#开发语言
基于A*、遗传、蚁群优化和元胞自动机四种经典算法实现四种场景下六边形网格路径规划研究(Python代码实现)

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

#算法#人工智能#javascript +1
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