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

信號處理 ? ? ? ? ? ? ?圖像處理 ? ? ? ? ? ? ? 路徑規(guī)劃 ? ? ? 元胞自動機 ? ? ? ?無人機?

?? 內(nèi)容介紹

隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)成為解決復(fù)雜問題的熱門方法之一。深度置信網(wǎng)絡(luò)（DBN）作為一種基于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，被廣泛應(yīng)用于回歸預(yù)測問題中。然而，DBN的訓(xùn)練過程通常需要大量的時間和計算資源，因此如何提高DBN的訓(xùn)練效率成為一個重要的研究方向。

近年來，灰狼算法（Grey Wolf Optimizer，GWO）作為一種新興的優(yōu)化算法，受到了廣泛的關(guān)注。GWO模擬了灰狼群體的捕食行為，通過模擬狼群的協(xié)作和競爭來優(yōu)化問題的解。然而，傳統(tǒng)的GWO算法存在著收斂速度慢和易陷入局部最優(yōu)的問題。

為了解決這些問題，研究人員提出了一種改進的灰狼算法，稱為IGWO（Improved Grey Wolf Optimizer）。IGWO通過引入隨機擾動和種群大小自適應(yīng)調(diào)整的策略，提高了算法的全局搜索能力和收斂速度。IGWO算法在多個優(yōu)化問題中都取得了良好的性能。

基于IGWO算法，研究人員將其應(yīng)用于優(yōu)化深度置信網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程，提出了一種新的算法，稱為IGWO-DBN。IGWO-DBN通過優(yōu)化DBN的權(quán)重和偏置參數(shù)，提高了DBN的回歸預(yù)測性能。實驗結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的DBN算法相比，IGWO-DBN具有更好的預(yù)測精度和更快的訓(xùn)練速度。

在實際應(yīng)用中，IGWO-DBN可以用于各種回歸預(yù)測問題，如股票價格預(yù)測、房價預(yù)測等。通過對大量的歷史數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，IGWO-DBN可以捕捉到數(shù)據(jù)中的潛在模式和規(guī)律，并用于未來的預(yù)測。

然而，盡管IGWO-DBN在回歸預(yù)測問題中取得了良好的性能，但仍然存在一些挑戰(zhàn)和改進的空間。首先，IGWO-DBN的參數(shù)設(shè)置對算法性能具有一定的影響，需要進一步研究和優(yōu)化。其次，IGWO-DBN在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時可能面臨計算資源不足的問題，需要考慮如何提高算法的可擴展性。

總之，IGWO-DBN作為一種基于改進灰狼算法的優(yōu)化方法，為深度置信網(wǎng)絡(luò)的回歸預(yù)測問題提供了一種有效的解決方案。未來的研究可以進一步探索IGWO-DBN在其他領(lǐng)域的應(yīng)用，并改進算法的性能和可擴展性。

?? 部分代碼

%% ?清空環(huán)境變量warning off ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉報警信息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(jié)果

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?? 參考文獻

[1] 黃波,楊正,王超.基于灰狼算法優(yōu)化DBN的醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)異常流量識別[J].微型電腦應(yīng)用, 2022(038-001).

[2] 夏景明,丁春健,談玲.基于灰狼算法的深度信念網(wǎng)絡(luò)入侵檢測方法[J].計算機工程與設(shè)計, 2020, 41(6):6.DOI:CNKI:SUN:SJSJ.0.2020-06-006.

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1 各類智能優(yōu)化算法改進及應(yīng)用

生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟調(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選址優(yōu)化

2 機器學(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（SVM）、最小二乘支持向量機（LSSVM）、極限學(xué)習(xí)機（ELM）、核極限學(xué)習(xí)機（KELM）、BP、RBF、寬度學(xué)習(xí)、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實現(xiàn)風(fēng)電預(yù)測、光伏預(yù)測、電池壽命預(yù)測、輻射源識別、交通流預(yù)測、負荷預(yù)測、股價預(yù)測、PM2.5濃度預(yù)測、電池健康狀態(tài)預(yù)測、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號識別、地鐵停車精準(zhǔn)預(yù)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(zhǔn)、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(yīng)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(wù)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(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(gòu)、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(guān)聯(lián)、航跡融合