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

神经网络模糊逻辑自整定PID控制器是一种结合了神经网络、模糊逻辑和PID控制器的先进控制方法。在自主水下车辆（AUV）研究中，这种控制器可以用于提高AUV的导航、定位和姿态控制性能。这种控制器的工作原理如下：1. **神经网络（NN）**：神经网络用于学习和预测AUV系统的非线性特性。通过训练神经网络，可以建立系统输入（如传感器数据）和输出（如舵角或推进器速度）之间的映射关系，以便更好地控制AUV

目录1 概述2 粒子群优化算法3 BP神经网络4 PSO优化 BP网络算法5 运行结果6 参考文献 7 Matlab代码实现在工程应用中经常会遇到一些复杂的非线性系统,这些系统的状态方程复杂,难以准确的用数学方法建模,而BP神经网络实质上实现了一个从输入到输出的映射功能,数学理论证明三层的神经网络就能够以任意精度逼近任何非线性连续函数,具有非常强的非线性映射能力,使得其特别适合于求解内部机制复杂的

前馈神经网络的输出只依赖当前输入，但是在文本、视频、语音等时序数据中，时序数据长度并不固定，前馈神经网络的输入输出维数不能任意更改，因此难以适应这类型时序数据的处理。短期电力负荷预测的输入与输出均为时间序列，其本质仍是基于先前元素的序列预测问题，为此需要采用与前馈神经网络不同的方法，进行短期电力负荷预测。循环神经网络具有记忆功能，可提升网络性能。与前馈神经网络相比，循环神经网络具备可同时接受自身信

基于CNN-GRU(convolutional neural networks-gate recurrent unit)神经网络的电力系统短期负荷预测方法。首先使用卷积神经网络(CNN)对负荷及气象数据进行卷积处理,以更好地提取数据新特征,增强输入数据与输出数据间的相关性。然后使用门控循环单元(GRU)实现短期负荷预测。使用某地区的负荷数据结合当地的气象数据,对CNN-GRU-Attention方

K-means聚类算法的基本思想是以空间中K个点为中心进行聚类，对最靠近它们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。初始化：随机选择K个数据点作为初始的聚类中心。分配数据点到最近的聚类中心：对于数据集中的每个数据点，计算其到每个聚类中心的距离，并将其分配到最近的聚类中心。更新聚类中心：根据每个聚类中的数据点，重新计算聚类中心。新的聚类中心是聚类中所有数据点的均值

3. 现代信号处理技术结合的方法：例如将小波变换、时频分析方法（如短时傅里叶变换、Wigner-Ville分布等）与传统的检测方法相结合，利用这些方法在时频域同时具备良好分辨率的优势，更好地刻画多目标情况下复杂的回波信号特征，提升目标检测的准确性和分辨率，但算法往往较为复杂，实现成本较高。三、多运动目标检测面临的挑战 1. 目标回波叠加问题：多个运动目标反射回来的回波信号会在接收端叠加在一起，使得

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。

本文提出一种新型调制方案，将滤波器组多载波（FBMC）-偏移正交幅度调制与单载波频分多址（SC-FDMA）的优势相结合。在传统FBMC系统基础上，开发基于“剪枝离散傅里叶变换（DFT）”并结合单抽头尺度缩放的新型预编码方法。该技术具备与SC-FDMA相同的峰均功率比（PAPR），无需循环前缀，带外辐射显著降低，恢复复数域正交性，大幅缩短FBMC的上升/下降周期以支持低时延传输，与纯SC-FDMA相

NIPT（Non-invasive Prenatal Test，即无创产前检测）是一种通过采集母体血液、检测胎儿的游离DNA 片段、分析胎儿染色体是否存在异常的产前检测技术，目的是通过早期检测确定胎儿的健康状况。根据临床经验，畸型胎儿主要有唐氏综合征、爱德华氏综合征和帕陶氏综合征，这三种体征分别由胎儿21 号、18 号和 13 号“染色体游离 DNA 片段的比例”（简称“染色体浓度”）是否异常决定