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

现有的解决方案在以下一种或多种情况下存在缺陷:沿凹形状识别细节，单独识别形状内的“洞”，适当的边界跟踪，以及沿正则化建筑轮廓保存详细信息。通过使用输入数据中的最大点对点距离，识别步骤的解决方案正确地检测任何类型形状的边界边缘，并单独识别形状内部的孔(如果有的话)。所提出的跟踪算法将边界边划分为段，准确获取每个段的点序列，并在必要时将它们合并，以生成每个形状的单一边界。实验结果表明，即使在低密度输入

快速有效的恢复是提高配电系统恢复能力的关键步骤[1]。随着分布式发电机(dg)的日益普及，分布式发电机的故意孤岛被认为是提高电力系统恢复能力的有效措施，可以在组件断电后提供临界负荷。具体而言，[2]-[3]提出了启发式和穷举搜索算法来寻找最优岛屿。由于启发式或穷举搜索方法不能保证全局最优解，因此在[4]中采用混合整数线性规划，提出了一种微网组建方案，假设每个可控DG形成一个孤岛微网，在大故障后接管

具体而言，直方图均衡会对图像的灰度直方图进行变换，使得直方图在整个灰度范围内具有更加均匀的分布。[1]郑方亮,王延年,廉继红等.基于条件先验Swin Transformer的人脸图像超分辨重建[J/OL].电子科技:1-9[2024-03-11].https://doi.org/10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2025.02.005.文章中一些内容引自网络，会注明出处或

摘要传感器网络的主要设计问题之一是保护每个传感器节点中可用能量。增加网络的寿命对于无线传感器网络非常重要。为此，已经开发了许多路由算法。在所有这些算法中，聚类算法在增加网络寿命以及其中节点的效率方面获得了很多重要性。聚类为延长无线传感器网络寿命提供了一种有效的方式。本文详细比较了两种著名的路由协议，即LEACH和EAMMH，在几种一般情景下的表现，并对模拟结果与已知的以能量和网络寿命为主要指标的度

在构造稠密卷积神经网络的稠密块时，使用了最大特征映射函数，在保留模型稠密式连接、减少信息遗忘的同时，也强化了卷积神经元所学内容中的有效信息，为提高分类识别能力提供了良好的模型。依据语音谐波形态和单个音素频谱的分布切分窄带频谱图，对精细化分割后的结果从空间及通道两个维度进行选择性关注，使模型更加聚焦于可区分伪造和真实语音上的谐波位置和频谱宽泛程度，增强了模型对语音声学特性的感知，进一步提高了识别能力

该文提出基于音频盲源分离（BSS）通用算法框架的谐波矢量分析（HVA）。卷积音频混合的BSS通常在麦克风和源的数量相等时通过多通道线性滤波执行（确定的情况）。本文讨论了这种基于批处理的确定的BSS。为了估计解混滤波器，对源信号进行有效建模非常重要。一个成功的例子是独立矢量分析（IVA），它通过每个源中频率分量之间的共现来对信号进行建模。为了给源建模提供更多的自由度，本文提出了确定BSS的一般框架。

然而，基于 BO 的超参数寻优的缺点可以归结为两类：训练时间和 BO 参数的调整。此外，BO 的核函数很难调整,最近的一项研究工作解决了这些问题，如标准化BO 参数。积核参数共享以及层间连接的稀疏性使得 CNN 能够以较小的计算量从高维数据中提取深层次局部特征，并通过卷积层和池化层获得有效的表示[34]。第2 次池化操作后，再利用全连接层将高维数据展平为 1 维数据，从而更加方便的对数据进行处理。

BP神经网络是一种常见的人工神经网络，用于数据分类和回归等任务。在语音特征信号分类中，BP神经网络可以用于将语音信号的特征进行分类，比如将语音信号分成不同的语音类别，如说话人的声音、语音命令、语音识别等。具体的步骤如下：1. 数据预处理：首先，需要对语音信号进行预处理，包括信号采样、特征提取等。常用的特征提取方法包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）、线性预测编码（LPC）等。2. 数据标记：为了进行监

扩展卡尔曼滤波（EKF）是一种常见的非线性状态估计方法。它使用泰勒展开线性化系统并更新状态估计与协方差。为了在EKF中引入神经网络训练，我们需要理解如何结合两者的特征。这里有几个方向可以考虑：1. **用于建模非线性系统的神经网络**：神经网络可以用于学习系统的动态模型，即状态转移函数和观测函数。在扩展卡尔曼滤波中，这些函数的精确性至关重要，使用神经网络来训练这些函数可以改善对复杂非线性系统的描述