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智能優(yōu)化算法?? ? ??神經(jīng)網(wǎng)絡預測?? ? ??雷達通信?? ? ?無線傳感器?? ? ? ?電力系統(tǒng)

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?? 內容介紹

隨著人工智能技術的不斷發(fā)展，基于深度學習的數(shù)據(jù)預測算法在各個領域得到了廣泛的應用。其中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）和極限學習機（ELM）是兩種常見的深度學習模型，它們分別在圖像處理和數(shù)據(jù)回歸預測領域有著良好的表現(xiàn)。本文將介紹一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結合極限學習機的數(shù)據(jù)回歸預測算法流程，幫助讀者了解這一先進的預測模型。

首先，我們來介紹一下卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）。CNN是一種專門用于處理圖像數(shù)據(jù)的深度學習模型，它通過卷積層、池化層和全連接層來提取圖像中的特征，并進行分類或回歸預測。CNN在圖像識別、目標檢測和圖像生成等領域有著廣泛的應用，其優(yōu)勢在于能夠自動提取圖像的特征，從而減少了人工特征工程的工作量。

接下來，我們介紹極限學習機（ELM）。ELM是一種單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡，其特點在于隨機初始化輸入層到隱層的連接權重和隱層到輸出層的連接權重，然后通過解析解的方式快速求解輸出層的權重。ELM在數(shù)據(jù)回歸和分類問題上有著較好的泛化能力和快速的訓練速度，因此被廣泛應用于各種機器學習任務中。

基于以上介紹，我們將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和極限學習機結合起來，形成了一種新的數(shù)據(jù)回歸預測算法流程。具體步驟如下：

1. 數(shù)據(jù)準備：首先，我們需要準備用于訓練和測試的數(shù)據(jù)集，確保數(shù)據(jù)集的質量和完整性。

2. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡特征提?。豪镁矸e神經(jīng)網(wǎng)絡對輸入數(shù)據(jù)進行特征提取，得到高維的特征表示。

3. 特征壓縮：將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡提取的高維特征通過降維或其他方法進行壓縮，以減少特征的維度和復雜度。

4. 極限學習機回歸預測：將壓縮后的特征作為輸入，利用極限學習機進行回歸預測，得到最終的預測結果。

5. 模型評估和優(yōu)化：對預測模型進行評估，根據(jù)評估結果進行模型參數(shù)調優(yōu)和性能優(yōu)化。

通過以上步驟，我們可以得到基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結合極限學習機的數(shù)據(jù)回歸預測算法流程。這種算法流程能夠充分利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡提取的特征和極限學習機的快速訓練能力，從而在數(shù)據(jù)回歸預測任務上取得較好的效果。

總之，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結合極限學習機的數(shù)據(jù)回歸預測算法流程是一種先進的預測模型，其在數(shù)據(jù)預測領域有著廣泛的應用前景。希望本文能夠為讀者提供一些有益的信息，幫助大家更好地理解和應用這一先進的算法流程。

?? 部分代碼

%% ?清空環(huán)境變量warning off ? ? ? ? ? ? % 關閉報警信息close all ? ? ? ? ? ? ? % 關閉開啟的圖窗clear ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空變量clc ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空命令行%% ?導入數(shù)據(jù)res = xlsread('數(shù)據(jù)集.xlsx');%% ?劃分訓練集和測試集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 );

?? 運行結果

?? 參考文獻

[1] 趙娜,秦琴,馬振宇,等.基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結合極限學習機的辦公垃圾圖像分類[J].信息與電腦, 2021(033-024).

[2] 潘曉明,周學良,吳琪文.基于改進卷積門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的刀具磨損狀態(tài)識別[J].工具技術, 2023, 57(7):146-152.

[3] 李冰王寶亮由磊楊沫.應用并聯(lián)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的人臉防欺騙方法[J].小型微型計算機系統(tǒng), 2017, 038(010):2187-2191.

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1 各類智能優(yōu)化算法改進及應用

生產(chǎn)調度、經(jīng)濟調度、裝配線調度、充電優(yōu)化、車間調度、發(fā)車優(yōu)化、水庫調度、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、設施布局優(yōu)化、可視域基站和無人機選址優(yōu)化

2 機器學習和深度學習方面

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）、LSTM、支持向量機（SVM）、最小二乘支持向量機（LSSVM）、極限學習機（ELM）、核極限學習機（KELM）、BP、RBF、寬度學習、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實現(xiàn)風電預測、光伏預測、電池壽命預測、輻射源識別、交通流預測、負荷預測、股價預測、PM2.5濃度預測、電池健康狀態(tài)預測、水體光學參數(shù)反演、NLOS信號識別、地鐵停車精準預測、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識別、圖像分割、圖像檢測、圖像隱藏、圖像配準、圖像拼接、圖像融合、圖像增強、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）、無人機三維路徑規(guī)劃、無人機協(xié)同、無人機編隊、機器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運運輸問題、車輛協(xié)同無人機路徑規(guī)劃、天線線性陣列分布優(yōu)化、車間布局優(yōu)化

4 無人機應用方面

無人機路徑規(guī)劃、無人機控制、無人機編隊、無人機協(xié)同、無人機任務分配、無人機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 信號處理方面

信號識別、信號加密、信號去噪、信號增強、雷達信號處理、信號水印嵌入提取、肌電信號、腦電信號、信號配時優(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、儲能配置

8 元胞自動機方面

交通流 人群疏散 病毒擴散 晶體生長

9 雷達方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關聯(lián)、航跡融合