(2)汇聚节点收到各节点的能量状态信息后，计算平均能量、最大能量，据此标识各节点为强节点或弱节点。若E（i）＜Eav，则标识为若节点，其标识S（i）=0。(4)具有最大权值的未加入簇的强节点声明为簇头，利用欧氏距离分簇，重复这一过程，直到所有的节点都被分配入簇。整个网络有一个汇聚节点（Sink节点），能量足够大，相当于基站，其功率足以发送信息至全网节点，Sink节点和簇头信息交换，整个网络共有n个

5.以较小的变异概率 ，使得某染色体的一个基因发生变异，形成新的群体mutpop(t+1)。令t=t+1，pop(t)=mutpop(t)，重复第（2）步。3.若停止规则满足，则算法停止，否则计算概率P，并以此概率分布，从pop(t)中随机选取N个染色体构成一个新的种群newpop(t)。1.选择问题解的一个编码，给出一个有N个染色体的初始群体pop(1)，t=1。4.通过交叉（交叉概率为），得到

这种模型在处理金融时间序列数据，如股票价格、汇率、商品期货价格等，具有独特的优势，因为它能够有效应对金融市场的复杂性、非线性和不确定性。当差值较大的时候，说明染色体差异较大，当差值较小的时候，说明染色体差异较小，当差异较小的时候，就会容易出现局部收敛。将遗传算法引入BP神经网络的训练过程，主要用来优化网络的初始权重和阈值，以期找到更优的网络参数配置，从而提高预测精度。：首先，将问题的解（在这里是B

比如，若发现某条链路的传播损失突然增大，导致通信质量下降，可通过增加中间节点或调整链路路由的方式，优化网络拓扑，确保网络性能的稳定。声线追踪文件（通常以 *.ray 为扩展名）详细记录了从声源能够抵达目的位置的所有本征声线传播路径，包括声线在空间中的坐标点序列以及对应的传播时间等信息，可用于直观展示声波的传播轨迹。BellHop 模型作为一种在水声传播领域广泛应用的工具，能够精确模拟声波在复杂海洋

基于NURBS曲线的数据拟合算法,非均匀有理B样条（Non-Uniform Rational B-Splines，简称NURBS）曲线是一种强大的数学工具，广泛应用于计算机图形学、CAD/CAM系统、几何建模和数据拟合等领域。NURBS曲线通过控制顶点和权重，能够精确地表示复杂的曲线和曲面形状，特别适合于对真实世界对象的建模和数据点的光滑拟合。NURBS曲线通过控制顶点和权重，能够精确地表示复杂的

在实际应用中，SIR模型可以进行多种扩展，如加入潜伏期的SEIR模型（Susceptible-Exposed-Infectious-Recovered）、考虑出生和死亡的SIRD模型（Susceptible-Infected-Recovered-Dead）等。基于SIR模型的疫情发展趋势预测算法.对新型冠状病毒肺炎的病例增长进行SIR模型拟合分析，并采用模型参数拟合结果对两国的疫情防控力度进行比较

在金融数据预测领域，深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）的长短期记忆（LSTM）变体、以及传统的机器学习模型如反向传播网络（BP，通常指多层感知器MLP）和径向基函数网络（RBF），都展现出了强大的预测能力。基于CNN卷积神经网络的金融数据预测matlab仿真,对比BP神经网络,RBF神经网络,LSTM网络.对比预测结果和预测误差。LSTM是一种特殊的RNN，专为长序

基于模糊神经网络的金融序列预测算法是一种结合了模糊逻辑和神经网络技术的先进预测方法，它适用于处理非线性、不确定性和模糊性的金融数据预测任务。传统的预测方法往往难以捕捉金融市场中的非线性关系和不确定性，而模糊神经网络因其独特的非线性映射能力和模糊逻辑处理能力，在处理这类问题上显示出优势。通过结合模糊逻辑的强大表达能力和神经网络的学习能力，这种算法能够捕捉到复杂的市场行为模式，从而为投资者提供更加准确

实际应用中，CS模型和CV模型可以结合使用，先通过CS模型进行初步聚类和目标候选，然后在每个簇内应用CV模型的投票机制进行目标确认和数据关联优化。基于CS模型和CV模型的多目标协同滤波跟踪算法matlab仿真,在计多目标跟踪领域，基于CS模型和CV模型的多目标协同滤波跟踪算法是近年来发展起来的先进技术，旨在提高在复杂场景下对多个移动目标的跟踪精度和鲁棒性。基于CS模型和CV模型的多目标协同滤波跟踪

基于贝叶斯优化的自适应马尔科夫链蒙特卡洛（Adaptive Markov Chain Monte Carlo, Adaptive-MCMC）算法是一种结合了贝叶斯优化思想与MCMC抽样技术的高级采样方法，旨在高效地探索复杂的概率分布，特别是那些具有多模态、强相关性或非凸性的分布。核心在于建立一个代理模型（通常是高斯过程）来近似未知的目标函数，并使用采集函数（如期望改善（EI）、上限置信区间（UCB