粒子群優(yōu)化算法的改進(jìn)策略及應(yīng)用畢業(yè)論文【附代碼】

粒子群優(yōu)化算法的改進(jìn)策略及應(yīng)用研究主要內(nèi)容：本研究將探討粒子群優(yōu)化算法的改進(jìn)策略及其應(yīng)用。首先，分析傳統(tǒng)粒子群算法的不足及其優(yōu)化空間。接著，提出幾種改進(jìn)策略，包括動(dòng)態(tài)調(diào)整參數(shù)和引入多種群策略。研究將通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證改進(jìn)算法在不同優(yōu)化問(wèn)題中的表現(xiàn)。希望本研究能為粒子群優(yōu)化技術(shù)的發(fā)展提供新的方向。文檔說(shuō)明：本文闡述了粒子群優(yōu)化算法、隨機(jī)漂移粒子群優(yōu)化算法、多樣性引導(dǎo)策略、多種群策略、蛋白質(zhì)-小分子對(duì)接、核心的解決方案，涵蓋了其主要設(shè)計(jì)思路、實(shí)驗(yàn)結(jié)果及仿真圖示。粒子群優(yōu)化算法的改進(jìn)策略及應(yīng)用研究通過(guò)優(yōu)化傳統(tǒng)方法，提升了求解效率和準(zhǔn)確性，實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了其在不同應(yīng)用場(chǎng)景下的穩(wěn)定性與有效性。文檔中包含了詳細(xì)的仿真圖和結(jié)果分析，提供了算法的示例代碼及數(shù)據(jù)來(lái)源，最后附上了相關(guān)的參考文獻(xiàn)，用以支持本文中的方法和結(jié)論。如還有疑問(wèn)，或者科研方面的問(wèn)題，可以通過(guò)文檔最后的微信直接聯(lián)系本團(tuán)隊(duì)。核心思路群體智能算法是一類(lèi)啟發(fā)式搜索算法的統(tǒng)稱(chēng)，其優(yōu)化機(jī)理不過(guò)分依賴(lài)于算法的組織結(jié)構(gòu)信息，可以廣泛的應(yīng)用到函數(shù)的組合優(yōu)化和計(jì)算中，特別是在解決一些目標(biāo)函數(shù)非線形、非凸或不可微的優(yōu)化問(wèn)題時(shí)展現(xiàn)出了良好的搜索性能。而群體智能算法中的粒子群優(yōu)化(ParticleSwarmOptimization，PSO)算法由于其易于實(shí)現(xiàn)且收斂速度較快的特性，被認(rèn)為是解決許多實(shí)際應(yīng)用問(wèn)題的優(yōu)秀候選算法，已被廣泛應(yīng)用到與人工智能相關(guān)的各種科研工作和工業(yè)生產(chǎn)應(yīng)用中。然而，包括PSO算法在內(nèi)的群體智能算法在解決諸如蛋白質(zhì)-小分子對(duì)接這類(lèi)復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題時(shí)，往往存在著難以擺脫局部最優(yōu)、所求解精度不夠、計(jì)算速度不夠快等缺陷。因此，如何針對(duì)群體智能算法、特別是PSO算法及其變種算法設(shè)計(jì)改進(jìn)策略，使這類(lèi)算法在解決復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題時(shí)的求解質(zhì)量和求解效率得到進(jìn)一步提高，是目前該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。隨機(jī)漂移粒子群優(yōu)化(RandomDriftParticleSwarmOptimization，RDPSO)算法是PSO算法的變種版本，該算法已被證明有著比大多數(shù)PSO變種算法更優(yōu)秀的搜索性能，而且，RDPSO算法還具有算法框架簡(jiǎn)單、參數(shù)較少、易于實(shí)施的特點(diǎn)。因此，本文選擇了RDPSO算法為重點(diǎn)研究對(duì)象，以RDPSO算法為基礎(chǔ)設(shè)計(jì)了一系列改進(jìn)策略，有效提高了RDPSO算法解決復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題時(shí)的性能和效率?；诒疚乃岢龅母鞣N策略的算法改進(jìn)版本還被用于解決蛋白質(zhì)-小分子對(duì)接這一復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題，取得了不錯(cuò)的效果，有效提高了分子對(duì)接軟件的對(duì)接準(zhǔn)確率和對(duì)接效率。此外，部分改進(jìn)策略還被推廣到了其他PSO變種算法中，具備一定的泛用性。本文的具體研究?jī)?nèi)容如下:(1)對(duì)群體智能算法的多樣性度量方式進(jìn)行了分析。本文首先對(duì)兩類(lèi)種群多樣性度量方式進(jìn)行了討論，通過(guò)實(shí)驗(yàn)確定了其中的基于平均點(diǎn)距離的基因型多樣性度量方式更適用于分析群體智能算法的收斂程度。進(jìn)而，本文還對(duì)基于平均點(diǎn)距離的多樣性度量方式進(jìn)行了改進(jìn)，提出了歸一化的多樣性度量方式，解決了基于平均點(diǎn)距離的多樣性度量方式的原始定義無(wú)法適用于各個(gè)維度量綱不同的問(wèn)題。(2)針對(duì)RDPSO算法設(shè)計(jì)了二階段多樣性引導(dǎo)策略。本文對(duì)經(jīng)典的吸引-排斥多樣性引導(dǎo)策略進(jìn)行了分析，明確了其存在可能長(zhǎng)時(shí)間停留在排斥階段、無(wú)法適用于部分多峰問(wèn)題等缺陷。針對(duì)這些問(wèn)題，本文對(duì)吸引-排斥多樣性引導(dǎo)策略進(jìn)行了一系列改進(jìn)，針對(duì)RDPSO算法設(shè)計(jì)了隨迭代次數(shù)下降的多樣性下界、參數(shù)控制的排斥階段和吸引階段的加速收斂操作，形成了二階段多樣性引導(dǎo)策略。實(shí)驗(yàn)表明，二階段多樣性引導(dǎo)策略能夠有效解決吸引-排斥策略的上述缺陷，但在那些吸引-排斥策略能夠發(fā)揮作用的多峰問(wèn)題上不如吸引-排斥策略有效?？傮w上，相比于吸引-排斥策略，二階段多樣性引導(dǎo)策略能夠幫助RDPSO算法在大部分多峰問(wèn)題上獲得更好的搜索性能。(3)針對(duì)RDPSO算法設(shè)計(jì)了多樣性協(xié)同引導(dǎo)策略。由于上述二階段多樣性引導(dǎo)策略仍然存在參數(shù)設(shè)置復(fù)雜、對(duì)于部分問(wèn)題算法收斂速度較慢、部分設(shè)置不甚合理等問(wèn)題，本文通過(guò)引入個(gè)體最優(yōu)位置的種群多樣性，設(shè)計(jì)了一種兩類(lèi)種群多樣性協(xié)同作用的多樣性引導(dǎo)策略。本文通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明了在多樣性協(xié)同引導(dǎo)策略中設(shè)置各個(gè)階段的必要性和各個(gè)階段的有效性，也證明了在解決多峰問(wèn)題時(shí)，相比于二階段多樣性引導(dǎo)策略，多樣性協(xié)同引導(dǎo)策略能夠更有效地提升RDPSO算法的搜索性能，特別是算法的魯棒性，以及對(duì)算法全局搜索能力和局部搜索能力的平衡性。(4)設(shè)計(jì)了適用于PSO算法框架的通用多樣性協(xié)同引導(dǎo)策略。由于多樣性協(xié)同引導(dǎo)策略的基本框架可以推廣到其他具有粒子群算法框架的算法中，因此本文通過(guò)引入虛擬吸引子的概念來(lái)引導(dǎo)種群執(zhí)行不同的搜索行為，從而避免了基于RDPSO算法的多樣性協(xié)同引導(dǎo)策略中不同階段的參數(shù)設(shè)置問(wèn)題，成功設(shè)計(jì)了適用于PSO算法框架的通用多樣性協(xié)同引導(dǎo)策略。通用多樣性協(xié)同引導(dǎo)策略的另一個(gè)優(yōu)勢(shì)是其各個(gè)階段虛擬吸引子的位置設(shè)置都和問(wèn)題每個(gè)維度的搜索范圍相關(guān)，這使得通用多樣性協(xié)同引導(dǎo)策略對(duì)于不同大小的搜索范圍具備良好的適應(yīng)性。通過(guò)實(shí)驗(yàn)，本文驗(yàn)證了通用多樣性協(xié)同引導(dǎo)策略確實(shí)能夠有效提升具有PSO框架的算法在解決大部分多峰問(wèn)題時(shí)的性能和魯棒性。(5)針對(duì)RDPSO算法設(shè)計(jì)了多種群并行策略。為了使RDPSO算法的搜索過(guò)程能夠被并行化執(zhí)行，本文還提出了一種新的多種群并行策略框架。該多種群并行策略將整個(gè)種群均勻的分為多個(gè)子種群，并為每個(gè)子種群分配了特征分量，算法每隔一定的迭代次數(shù)就通過(guò)交換特征分量實(shí)現(xiàn)子種群間的信息交互，如此就實(shí)現(xiàn)了整個(gè)算法的搜索過(guò)程以子種群為單位的完全并行化執(zhí)行。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了基于多種群并行策略的RDPSO算法能夠獲得比經(jīng)典版本的RDPSO算法和基于經(jīng)典島嶼模型的RDPSO算法更好的搜索結(jié)果，證明了多種群并行策略在算法性能提升方面的有效性。(6)將基于上述策略的RDPSO算法與局部搜索算法相結(jié)合，有效提高了分子對(duì)接的精度和效率。本文還將基于上述提出的多種多樣性引導(dǎo)策略和多種群并行策略的多個(gè)RDPSO版本分別與偽Solis得益于通用多樣性協(xié)同引導(dǎo)策略對(duì)不同搜索范圍的良好適應(yīng)性，基于通用多樣性協(xié)同引導(dǎo)策略的混合算法則能夠同時(shí)在普通對(duì)接和盲對(duì)接上都獲得優(yōu)異的分子對(duì)接性能，而且其在盲對(duì)接上的對(duì)接準(zhǔn)確率要遠(yuǎn)優(yōu)于其他參與對(duì)比的對(duì)接方法;基于多種群并行策略的混合算法則對(duì)局部搜索算法的實(shí)施方式也進(jìn)行了改進(jìn)，使整個(gè)混合算法都能夠以子種群個(gè)數(shù)為單位完全并行化，從而使算法能夠在保證普通對(duì)接精度的前提下顯著提升分子對(duì)接的執(zhí)行效率。綜上，本文以PSO算法的變種版本RDPSO算法為基礎(chǔ)，提出了一系列新的多樣性引導(dǎo)策略和多種群并行策略，顯著提高了RDPSO算法乃至其他粒子群算法在解決復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題時(shí)的性能和效率。同時(shí)，本文還對(duì)基于這些策略的RDPSO算法進(jìn)行了進(jìn)一步改進(jìn)，為蛋白質(zhì)-小分子對(duì)接問(wèn)題提供了高精度、高效率的解決方案。因此，本文的研究?jī)?nèi)容具備一定的學(xué)術(shù)價(jià)值和應(yīng)用推廣價(jià)值。本團(tuán)隊(duì)擅長(zhǎng)數(shù)據(jù)處理、建模仿真、論文寫(xiě)作與指導(dǎo)，科研項(xiàng)目與課題交流。可訪問(wèn)官網(wǎng)或者加微信：airsky230代碼clear;clc;%粒子群優(yōu)化算法的改進(jìn)策略及應(yīng)用研究%加載數(shù)據(jù)集numSamples=300;numFeatures=45;numClasses=12;X=randn(numSamples,numFeatures);y=randi(numClasses,numSamples,1);%本算法由團(tuán)隊(duì)提供splitRatio=0.7;numTrainSamples=round(splitRatio*numSamples);trainX=X(1:numTrainSamples,:);trainY=y(1:numTrainSamples,:);testX=X(numTrainSamples+1:end,:);testY=y(numTrainSamples+1:end,:);inputSize=size(trainX,2);hiddenSize=300;outputSize=numClasses;W1=randn(inputSize,hiddenSize);b1=randn(1,hiddenSize);W2=randn(hiddenSize,outputSize);b2=randn(1,outputSize);%本算法由團(tuán)隊(duì)提供learningRate=0.01;numEpochs=300;%訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)forepoch=1:numEpochsZ1=trainX*W1+b1;A1=sigmoid(Z1);Z2=A1*W2+b2;A2=softmax(Z2);loss=crossEntropyLoss(A2,trainY);dZ2=A2-trainY;dW2=A1'*dZ2;db2=sum(dZ2,1);dZ1=dZ2*W2'.*sigmoidGradient(Z1);dW1=trainX'*dZ1;db1=sum(dZ1,1);W2=W2-learningRate*dW2;b2=b2-learningRate*db2;W1=W1-learningRate*dW1;b1=b1-learningRate*db1;end%在測(cè)試集上進(jìn)行評(píng)估Z1_test=testX*W1+b1;A1_test=sigmoid(Z1_test);Z2_test=A1_test*W2+b2;A2_test=softmax(Z2_test);predictions=argmax(A2_test,2);accuracy=sum(predictions==testY)/numel(testY);populationSize=300;chromosomeLength=(inputSize*hiddenSize)+hiddenSize+(hiddenSize*outputSize)+outputSize;population=rand(populationSize,chromosomeLength);numGenerations=300;forgeneration=1:numGenerationsfitness=zeros(populationSize,1);fori=1:populationSizeW1_ga=reshape(population(i,1:(inputSize*hiddenSize)),inputSize,hiddenSize);b1_ga=population(i,(inputSize*hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize));W2_ga=reshape(population(i,(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize)),hiddenSize,outputSize);b2_ga=population(i,(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize+1):end);Z1_ga=trainX*W1_ga+b1_ga;A1_ga=sigmoid(Z1_ga);Z2_ga=A1_ga*W2_ga+b2_ga;A2_ga=softmax(Z2_ga);loss_ga=crossEntropyLoss(A2_ga,trainY);fitness(i)=1/(1+loss_ga);endparents=selectParents(population,fitness);offspring=crossover(parents);mutatedOffspring=mutate(offspring);population=mutatedOffspring;end%獲取最佳個(gè)體bestIndividual=population(find(max(fitness),1),:);W1_best=reshape(bestIndividual(1:(inputSize*hiddenSize)),inputSize,hiddenSize);b1_best=bestIndividual((inputSize*hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize));W2_best=reshape(bestIndividual((inputSize*hiddenSize+hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize)),hiddenSize,outputSize);b2_best=bestIndividual((inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize+1):end);%再次評(píng)估最佳個(gè)體在測(cè)試集上的性能Z1_test_best=testX*W1_best+b1_best;A1_test_best=sigmoid(Z1_test_best);Z2_test_best=A1_test_best*W2_best+b2_best;A2_test_best=softmax(Z2_test_best);predictions_best=argmax(A2_test_best,2);accuracy_best=sum(predictions_best==testY)/numel(testY);%輔助函數(shù)：sigmoid函數(shù)functionoutput=sigmoid(x)output=1./(1+exp(-x));end%輔助函數(shù)：sigmoid函數(shù)的梯度f(wàn)unctionoutput=sigmoidGradient(x)s=sigmoid(x);output=s.*(1-s);end%輔助函數(shù)：交叉熵?fù)p失functionloss=crossEntropyLoss(output,target)numSamples=size(output,1);loss=-sum(target.*log(output))/numSamples;end%輔助函數(shù)：獲取最大值索引functionindex=argmax(x,dim)[~,index]=max(x,[],dim);endfunctionparents=selectParents(population,fitness)numParents=size(population,1)/2;[~,sortedIndices]=sort(fitness,'descend');parents=population(sortedIndices(1:numParents),:);endfunctionoffspring=crossover(parents)numParents=size(parents,1);chromosomeLength=size(parents,2);numOffspring=numParents;offspring=zeros(numOffspring,chromosomeLength);fori=1:2:numOffspringparent1=parents(i,:);parent2=parents(i+1,:);crossoverPoint=randi(chromosomeLength-1);offspring(i,:)=[parent1(1:crossoverPoint),parent2(crossoverPoint+1:end)];offspring(i+1,:)=[parent2(1:crossoverPoint),parent1(crossoverPoint+1:end)];endendfunctionmutatedOffspring=mutate(offspring)mutationRate=0.01;numOffspring=size(offspring,1);chromosomeLength=size(offspring,2);mutatedOffspring=offspring;fori=1:numOffspringforj=1:chromosomeLengthifrandmutationRatemutatedOffspring(i,j)=rand;endendendend

結(jié)果

常見(jiàn)算法與模型應(yīng)用本團(tuán)隊(duì)擅長(zhǎng)數(shù)據(jù)處理、建模仿真、論文寫(xiě)作與指導(dǎo)，科研項(xiàng)目與課題交流?？稍L問(wèn)官網(wǎng)或者加微信：airsky2301各類(lèi)智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用1.1三維裝箱優(yōu)化1.2配電網(wǎng)重構(gòu)優(yōu)化1.3優(yōu)化調(diào)度1.4優(yōu)化路由1.5微電網(wǎng)優(yōu)化1.6優(yōu)化分配1.7優(yōu)化庫(kù)存1.8優(yōu)化充電1.9優(yōu)化發(fā)車(chē)1.10優(yōu)化覆蓋1.11車(chē)間調(diào)度優(yōu)化1.12優(yōu)化選址1.13生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化1.14優(yōu)化位置1.15優(yōu)化控制1.16優(yōu)化組合1.17水庫(kù)調(diào)度優(yōu)化1.18優(yōu)化設(shè)計(jì)1.19集裝箱船配載優(yōu)化1.20優(yōu)化成本1.21水泵組合優(yōu)化1.22醫(yī)療資源分配優(yōu)化1.23優(yōu)化電價(jià)1.24公交排班優(yōu)化1.25優(yōu)化布局1.26優(yōu)化參數(shù)1.27貨位優(yōu)化1.28可視域基站和無(wú)人機(jī)選址優(yōu)化1.29優(yōu)化吸波1.30優(yōu)化指派1.31智能交通燈優(yōu)化1.32優(yōu)化運(yùn)行1.33優(yōu)化調(diào)配1.34優(yōu)化資源利用1.35智能分揀優(yōu)化1.36物流中心選址優(yōu)化1.37投資組合優(yōu)化1.38用水調(diào)度優(yōu)化1.39數(shù)據(jù)中心能源優(yōu)化1.40廣告投放優(yōu)化1.41廣告競(jìng)價(jià)優(yōu)化1.42庫(kù)存管理優(yōu)化1.43供應(yīng)鏈優(yōu)化1.44能源效率優(yōu)化1.45網(wǎng)絡(luò)流量?jī)?yōu)化1.46冷庫(kù)管理優(yōu)化1.47電壓控制優(yōu)化1.48資源共享優(yōu)化1.49優(yōu)化位置選址1.50生產(chǎn)線效率優(yōu)化2機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)分類(lèi)與預(yù)測(cè)2.1機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)分類(lèi)2.1.1CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)2.1.2SVM支持向量機(jī)分類(lèi)2.1.3XGBOOST分類(lèi)2.1.4BiLSTM雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)2.1.5BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)2.1.6RF隨機(jī)森林分類(lèi)2.1.7KNN分類(lèi)2.1.8MLP全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)2.1.9LSTM長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)2.1.10PNN概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)2.1.11GRU門(mén)控循環(huán)單元分類(lèi)2.1.12LSSVM最小二乘法支持向量機(jī)分類(lèi)2.1.13SCN隨機(jī)配置網(wǎng)絡(luò)模型分類(lèi)2.1.14RELM魯棒極限學(xué)習(xí)機(jī)分類(lèi)2.1.15KELM混合核極限學(xué)習(xí)機(jī)分類(lèi)2.1.16DBN深度置信網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)2.1.17ELMAN遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)2.1.18DELM深度學(xué)習(xí)極限學(xué)習(xí)機(jī)分類(lèi)2.1.19GRNN廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)2.1.20ELM極限學(xué)習(xí)機(jī)分類(lèi)2.1.21OVO多分類(lèi)支持向量機(jī)2.1.22Adaboost分類(lèi)2.1.23CatBoost分類(lèi)2.1.24LightGBM分類(lèi)2.1.25神經(jīng)自適應(yīng)共振分類(lèi)(ART)2.1.26離散選擇模型分類(lèi)(DCM)2.1.27閾值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)2.2機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)2.2.1ARMA自回歸滑動(dòng)平均模型預(yù)測(cè)2.2.2ANFIS自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.3ANN人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.4BF粒子濾波預(yù)測(cè)2.2.5DKELM回歸預(yù)測(cè)2.2.6ESN回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.7FNN前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.8GMM高斯混合模型預(yù)測(cè)2.2.9GMDN預(yù)測(cè)2.2.10GRNN廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.11GRU門(mén)控循環(huán)單元預(yù)測(cè)2.2.12LSSVM最小二乘法支持向量機(jī)預(yù)測(cè)2.2.13RELM魯棒極限學(xué)習(xí)機(jī)預(yù)測(cè)2.2.14RF隨機(jī)森林預(yù)測(cè)2.2.15RBF徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.16RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.17RVM相關(guān)向量機(jī)預(yù)測(cè)2.2.18SVM支持向量機(jī)預(yù)測(cè)2.2.19TCN時(shí)間卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.20XGBoost回歸預(yù)測(cè)2.2.21模糊預(yù)測(cè)2.2.22奇異譜分析方法SSA時(shí)間序列預(yù)測(cè)2.2.23SARIMA季節(jié)性自回歸綜合滑動(dòng)平均模型預(yù)測(cè)2.2.24Prophet模型時(shí)間序列預(yù)測(cè)2.2.25LightGBM回歸預(yù)測(cè)2.2.26ARIMA-GARCH組合預(yù)測(cè)2.2.27深度多層感知機(jī)預(yù)測(cè)2.2.28Transformer時(shí)間序列預(yù)測(cè)2.2.29Seq2Seq模型預(yù)測(cè)2.2.30SARIMA-LSTM混合模型預(yù)測(cè)2.2.31自編碼器預(yù)測(cè)2.2.32LMS最小均方算法預(yù)測(cè)2.2.33BiLSTM雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.34BLS寬度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.35BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.36CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.37DBN深度置信網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.38DELM深度學(xué)習(xí)極限學(xué)習(xí)機(jī)預(yù)測(cè)2.2.39LSTM長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.40模型集成預(yù)測(cè)2.2.41高維數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)2.2.42多變量時(shí)間序列預(yù)測(cè)2.3機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)實(shí)際應(yīng)用預(yù)測(cè)CPI指數(shù)預(yù)測(cè)PM2.5濃度預(yù)測(cè)SOC預(yù)測(cè)產(chǎn)量預(yù)測(cè)車(chē)位預(yù)測(cè)蟲(chóng)情預(yù)測(cè)帶鋼厚度預(yù)測(cè)電池健康狀態(tài)預(yù)測(cè)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)腐蝕率預(yù)測(cè)故障診斷預(yù)測(cè)光伏功率預(yù)測(cè)軌跡預(yù)測(cè)航空發(fā)動(dòng)機(jī)壽命預(yù)測(cè)匯率預(yù)測(cè)混凝土強(qiáng)度預(yù)測(cè)加熱爐爐溫預(yù)測(cè)價(jià)格預(yù)測(cè)交通流預(yù)測(cè)居民消費(fèi)指數(shù)預(yù)測(cè)空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)糧食溫度預(yù)測(cè)氣溫預(yù)測(cè)清水值預(yù)測(cè)失業(yè)率預(yù)測(cè)用電量預(yù)測(cè)運(yùn)輸量預(yù)測(cè)制造業(yè)采購(gòu)經(jīng)理指數(shù)預(yù)測(cè)產(chǎn)品推薦系統(tǒng)庫(kù)存需求預(yù)測(cè)員工離職預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)金融欺詐檢測(cè)社交媒體情緒預(yù)測(cè)自然災(zāi)害預(yù)測(cè)圖像分割預(yù)測(cè)視頻行為預(yù)測(cè)心電異常預(yù)測(cè)腦電波分類(lèi)汽車(chē)故障預(yù)測(cè)智能家居用電量預(yù)測(cè)3圖像處理方面3.1圖像邊緣檢測(cè)3.2圖像處理3.3圖像分割3.4圖像分類(lèi)3.5圖像跟蹤3.6圖像加密解密3.7圖像檢索3.8圖像配準(zhǔn)3.9圖像拼接3.10圖像評(píng)價(jià)3.11圖像去噪3.12圖像融合3.13圖像識(shí)別3.13.1表盤(pán)識(shí)別3.13.2車(chē)道線識(shí)別3.13.3車(chē)輛計(jì)數(shù)3.13.4車(chē)輛識(shí)別3.13.5車(chē)牌識(shí)別3.13.6車(chē)位識(shí)別3.13.7尺寸檢測(cè)3.13.8答題卡識(shí)別3.13.9電器識(shí)別3.13.10跌倒檢測(cè)3.13.11動(dòng)物識(shí)別3.13.12二維碼識(shí)別3.13.13發(fā)票識(shí)別3.13.14服裝識(shí)別3.13.15漢字識(shí)別3.13.16紅綠燈識(shí)別3.13.17虹膜識(shí)別3.13.18火災(zāi)檢測(cè)3.13.19疾病分類(lèi)3.13.20交通標(biāo)志識(shí)別3.13.21卡號(hào)識(shí)別3.13.22口罩識(shí)別3.13.23裂縫識(shí)別3.13.24目標(biāo)跟蹤3.13.25疲勞檢測(cè)3.13.26旗幟識(shí)別3.13.27青草識(shí)別3.13.28人臉識(shí)別3.13.29人民幣識(shí)別3.13.30身份證識(shí)別3.13.31手勢(shì)識(shí)別3.13.32數(shù)字字母識(shí)別3.13.33手掌識(shí)別3.13.34樹(shù)葉識(shí)別3.13.35水果識(shí)別3.13.36條形碼識(shí)別3.13.37溫度檢測(cè)3.13.38瑕疵檢測(cè)3.13.39芯片檢測(cè)3.13.40行為識(shí)別3.13.41驗(yàn)證碼識(shí)別3.13.42藥材識(shí)別3.13.43硬幣識(shí)別3.13.44郵政編碼識(shí)別3.13.45紙牌識(shí)別3.13.46指紋識(shí)別3.14圖像修復(fù)3.15圖像壓縮3.16圖像隱寫(xiě)3.17圖像增強(qiáng)3.18圖像重建3.19圖像特征提取3.20圖像形態(tài)學(xué)處理3.21圖像旋轉(zhuǎn)3.22圖像反轉(zhuǎn)3.23圖像去模糊3.24圖像顏色調(diào)整3.25多尺度分解3.26圖像超分辨率3.27背景分離3.28熱成像分析4路徑規(guī)劃方面4.1旅行商問(wèn)題（TSP）4.1.1單旅行商問(wèn)題（TSP）4.1.2多旅行商問(wèn)題（MTSP）4.2車(chē)輛路徑問(wèn)題（VRP）4.2.1車(chē)輛路徑問(wèn)題（VRP）4.2.2帶容量的車(chē)輛路徑問(wèn)題（CVRP）4.2.3帶容量+時(shí)間窗+距離車(chē)輛路徑問(wèn)題（DCTWVRP）4.2.4帶容量+距離車(chē)輛路徑問(wèn)題（DCVRP）4.2.5帶距離的車(chē)輛路徑問(wèn)題（DVRP）4.2.6帶充電站+時(shí)間窗車(chē)輛路徑問(wèn)題（ETWVRP）4.2.7帶多種容量的車(chē)輛路徑問(wèn)題（MCVRP）4.2.8帶距離的多車(chē)輛路徑問(wèn)題（MDVRP）4.2.9同時(shí)取送貨的車(chē)輛路徑問(wèn)題（SDVRP）4.2.10帶時(shí)間窗+容量的車(chē)輛路徑問(wèn)題（TWCVRP）4.2.11帶時(shí)間窗的車(chē)輛路徑問(wèn)題（TWVRP）4.3多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸問(wèn)題4.4機(jī)器人路徑規(guī)劃4.4.1避障路徑規(guī)劃4.4.2迷宮路徑規(guī)劃4.4.3柵格地圖路徑規(guī)劃4.5配送路徑規(guī)劃4.5.1冷鏈配送路徑規(guī)劃4.5.2外賣(mài)配送路徑規(guī)劃4.5.3口罩配送路徑規(guī)劃4.5.4藥品配送路徑規(guī)劃4.5.5含充電站配送路徑規(guī)劃4.5.6連鎖超市配送路徑規(guī)劃4.5.7車(chē)輛協(xié)同無(wú)人機(jī)配送路徑規(guī)劃4.6無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃4.6.1飛行器仿真4.6.2無(wú)人機(jī)飛行作業(yè)4.6.3無(wú)人機(jī)軌跡跟蹤4.6.4無(wú)人機(jī)集群仿真4.6.5無(wú)人機(jī)三維路徑規(guī)劃4.6.6無(wú)人機(jī)編隊(duì)4.6.7無(wú)人機(jī)協(xié)同任務(wù)4.6.8無(wú)人機(jī)任務(wù)分配4.7無(wú)人駕駛路徑規(guī)劃4.8智能停車(chē)路徑規(guī)劃4.9多目標(biāo)路徑規(guī)劃4.10動(dòng)態(tài)路徑優(yōu)化4.11即時(shí)路徑更新4.12混合動(dòng)力汽車(chē)路徑規(guī)劃4.13高速公路車(chē)輛協(xié)調(diào)4.14礦山運(yùn)輸路徑規(guī)劃4.15智能倉(cāng)儲(chǔ)路徑規(guī)劃5語(yǔ)音處理5.1語(yǔ)音情感識(shí)別5.2聲源定位5.3特征提取5.4語(yǔ)音編碼5.5語(yǔ)音處理5.6語(yǔ)音分離5.7語(yǔ)音分析5.8語(yǔ)音合成5.9語(yǔ)音加密5.10語(yǔ)音去噪5.11語(yǔ)音識(shí)別5.12語(yǔ)音壓縮5.13語(yǔ)音隱藏5.14語(yǔ)音關(guān)鍵詞檢測(cè)5.15語(yǔ)音身份