零件设计参数优化探索

在工程设计中，针对零件参数的优化至关重要。使用卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、反向传播神经网络（BP）、径向基函数网络（RBF）、宽度学习、深度置信网络（DBN）、随机森林（RF）、径向基函数网络（RBF）、深度极限学习机（DELM）等方法，实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断等工程应用。同时，还涉及图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知等图像处理领域，以及路径规划、无人机控制、传感器部署优化、信号处理、调度与优化等多个工程领域的任务。这些方法和技术不仅应用于零件参数设计，还广泛用于工程领域的优化和问题解决。