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智能優(yōu)化算法?? ? ??神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)?? ? ??雷達(dá)通信?? ? ?無線傳感器?? ? ? ?電力系統(tǒng)

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?? 內(nèi)容介紹

PNN分類是一種常用的數(shù)據(jù)分類方法，它利用概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PNN）來進(jìn)行分類。然而，PNN分類的性能通常受到數(shù)據(jù)集的大小和復(fù)雜性的限制。因此，為了提高PNN分類的性能，一些研究人員提出了一種基于灰狼算法優(yōu)化概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GWO-PPN的方法。

灰狼算法是一種優(yōu)化算法，它模擬了灰狼群體的行為來尋找最優(yōu)解。這種算法已經(jīng)在許多領(lǐng)域得到了應(yīng)用，包括機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘。GWO-PPN方法利用了灰狼算法的優(yōu)點(diǎn)，通過優(yōu)化PNN模型的參數(shù)來提高分類性能。

具體來說，GWO-PPN方法首先使用PNN模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，然后使用灰狼算法來優(yōu)化PNN模型的參數(shù)。這個(gè)過程可以被看作是一個(gè)多目標(biāo)優(yōu)化問題，其中目標(biāo)是最小化分類誤差和最大化分類精度。通過使用灰狼算法，GWO-PPN方法可以在較短的時(shí)間內(nèi)找到最優(yōu)解。

為了驗(yàn)證GWO-PPN方法的有效性，研究人員對(duì)多個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明，GWO-PPN方法在大多數(shù)情況下都比傳統(tǒng)的PNN分類方法表現(xiàn)更好。這表明，GWO-PPN方法可以幫助我們更好地處理大型和復(fù)雜的數(shù)據(jù)集。

總之，GWO-PPN方法是一種有效的PNN分類方法，它利用灰狼算法來優(yōu)化PNN模型的參數(shù)，從而提高分類性能。未來，我們可以進(jìn)一步研究這種方法的應(yīng)用，以便更好地處理各種數(shù)據(jù)分類問題。

?? 部分代碼

%% ?清空環(huán)境變量warning off ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉報(bào)警信息close all ? ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉開啟的圖窗clear ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空變量clc ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空命令行%% ?導(dǎo)入數(shù)據(jù)res = xlsread('數(shù)據(jù)集.xlsx');%% ?劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%% ?數(shù)據(jù)歸一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test ?= mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test ?= ind2vec(T_test );

?? 運(yùn)行結(jié)果

?? 參考文獻(xiàn)

[1] 王希.基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PNN)的LTE質(zhì)差小區(qū)分析方法[J].數(shù)字通信世界, 2017, 000(002):89-90,80.DOI:10.3969/J.ISSN.1672-7274.2017.02.029.

[2] 田立.基于魚群優(yōu)化概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的研究[D].遼寧大學(xué)[2023-11-19].DOI:CNKI:CDMD:2.1014.372723.

[3] 蘇亮宋緒丁.基于Matlab的概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)及應(yīng)用[J].計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化, 2011(11):47-50.

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1 各類智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用

生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟(jì)調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車間調(diào)度、發(fā)車優(yōu)化、水庫調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無人機(jī)選址優(yōu)化

2 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、LSTM、支持向量機(jī)（SVM）、最小二乘支持向量機(jī)（LSSVM）、極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）、核極限學(xué)習(xí)機(jī)（KELM）、BP、RBF、寬度學(xué)習(xí)、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實(shí)現(xiàn)風(fēng)電預(yù)測(cè)、光伏預(yù)測(cè)、電池壽命預(yù)測(cè)、輻射源識(shí)別、交通流預(yù)測(cè)、負(fù)荷預(yù)測(cè)、股價(jià)預(yù)測(cè)、PM2.5濃度預(yù)測(cè)、電池健康狀態(tài)預(yù)測(cè)、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號(hào)識(shí)別、地鐵停車精準(zhǔn)預(yù)測(cè)、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識(shí)別、圖像分割、圖像檢測(cè)、圖像隱藏、圖像配準(zhǔn)、圖像拼接、圖像融合、圖像增強(qiáng)、圖像壓縮感知

3 路徑規(guī)劃方面

旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無人機(jī)三維路徑規(guī)劃、無人機(jī)協(xié)同、無人機(jī)編隊(duì)、機(jī)器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸問題、車輛協(xié)同無人機(jī)路徑規(guī)劃、天線線性陣列分布優(yōu)化、車間布局優(yōu)化

4 無人機(jī)應(yīng)用方面

無人機(jī)路徑規(guī)劃、無人機(jī)控制、無人機(jī)編隊(duì)、無人機(jī)協(xié)同、無人機(jī)任務(wù)分配、無人機(jī)安全通信軌跡在線優(yōu)化

5 無線傳感器定位及布局方面

傳感器部署優(yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標(biāo)定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化

6 信號(hào)處理方面

信號(hào)識(shí)別、信號(hào)加密、信號(hào)去噪、信號(hào)增強(qiáng)、雷達(dá)信號(hào)處理、信號(hào)水印嵌入提取、肌電信號(hào)、腦電信號(hào)、信號(hào)配時(shí)優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲(chǔ)能配置

8 元胞自動(dòng)機(jī)方面

交通流 人群疏散 病毒擴(kuò)散 晶體生長(zhǎng)

9 雷達(dá)方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合