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这家伙很懒，什么也没写
简化模型优化技术与应用总结.ppt
第3章涵盖了多种模型的简化与优化技术及其广泛应用。其中，卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）、支持向量机（SVM）等模型通过最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）等方法得到优化。这些技术被广泛应用于风电预测、光伏预测、电池寿命预测等领域。图像处
其他 9 0 ppt 2023-11-20 09:11:03
智能路径规划在无人机与机器人领域的广泛应用
智能路径规划技术在旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划等方面取得重大突破。无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分
其他 12 0 ppt 2023-11-20 09:11:17
第8章：离散模型的广泛应用及优化领域探讨
1.卷积神经网络（CNN）、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）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM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
其他 6 0 ppt 2023-11-20 09:11:03
基础模型探究之第二章幻灯展示
在这一章节中涉及了卷积神经网络（CNN）、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）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM等模型的应用场景。这些模型被广泛应用于风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流
其他 11 0 ppt 2023-11-20 09:11:35
第6章稳定性建模技术详解
第6章稳定性建模技术涵盖了多种机器学习和优化算法的应用，例如卷积神经网络（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）等。这些技术可以被广泛应用于风电预测、光伏预测、电池寿命预测等领域，为实现稳定性建模提
其他 11 0 ppt 2023-11-20 09:11:40
第7章差分方程模型
差分方程模型是应用数学领域中的一个重要概念。它涉及到数学模型的建立和求解，广泛应用于风电预测、光伏预测、电池寿命预测等领域。其中卷积神经网络（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
其他 12 0 ppt 2023-11-20 08:11:14
数学模型应用与工程实践.ppt
1.研究卷积神经网络（CNN）、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）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM在风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测等多个应用场景。2.探讨图像识别
其他 11 0 ppt 2023-11-20 08:11:35
曹乾坤.caj分析与仿真
曹乾坤.caj是一项引人关注的研究课题。通过应用极限学习机（ELM）、BP、RBF等技术，实现了对曹乾坤.caj的仿真与预测。这些技术在股价预测、PM2.5浓度预测、信号识别等领域展现了广泛的应用前景。同时，无人机控制、信号加密、经济调度等方面也与曹乾坤.caj的研究息息相关。理解这些技术在曹乾坤.
C 10 0 caj 2023-11-20 07:11:44
移动通信网络干扰问题的深入剖析与研究
通过对移动通信网络干扰问题的全面分析与深入研究，我们可以更好地理解干扰的原因，针对性地采取相应措施来解决这一问题。在移动通信网络中，干扰可能会导致严重的信号质量下降、通信不稳定等现象，影响用户正常通信体验。本文将从干扰的种类、干扰的成因以及解决干扰问题的方法等方面进行详细探讨，为相关研究和实践提供有
C 5 0 docx 2023-08-28 17:08:12
多电源电力系统多目标优化调度与决策方法的研究及应用赵亚威.pdf
通过对多电源电力系统多目标优化调度与决策方法的研究，赵亚威提出了一种能够有效提高电力系统性能和降低能源消耗的新方法。该方法不仅考虑了系统的稳定性和可靠性问题，还对电力负荷的需求变化进行了考虑，并提出了相应的调度与决策策略。目前，该方法已经在实际电力系统中进行了验证，并取得了良好的效果。
其他 8 0 pdf 2023-08-28 17:08:09