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原创 [特殊字符]量子神经网络+X，论文轻松发顶刊！

旨在利用量子计算的优势优化电力系统的负载流计算。传统的数值迭代方法在大规模电网中计算量庞大，且在某些情况下收敛性较差，而基于深度学习的潮流分析虽然能够处理复杂的非线性关系，但对数据依赖性较强。本文围绕 QNN 进行超参数优化研究，探讨关键参数对模型性能的影响，并提出基于数据驱动的优化策略，以提升 QNN 的泛化能力。研究结果表明，混合 QNN 方法在泛化能力、鲁棒性和计算效率方面优于经典神经网络，并在。和传统神经网络（NN）在潮流分析中的表现，并在。近年来，随着量子计算技术的发展，

2025-03-25 14:45:41 569

原创 LSTM结合卡尔曼滤波，发刊就是这么容易！！！

全文总结：本文提出了一种融合集成卡尔曼滤波（EnKF）与长短期记忆网络（LSTM）的数据同化算法（EnKF-LSTM），用于提高作物生长模型（WOFOST）的预测精度。通过综合模拟数据与现场传感器观测数据，有效解决了观测数据缺失和异常值导致的预测误差问题，并在水稻、玉米和大豆三种作物上验证了该方法的有效性与优越性。小波变换与Mamba模型结合。

2025-03-11 10:34:21 816

原创 [特殊字符]前沿速递：小波变换遇上Transformer，这个融合架构让顶刊发文变简单！

今天和大家分享一种前沿的深度学习创新技术：小波变换与Transformer的融合架构。这种技术通过将小波变换强大的频域分析能力与Transformer模型的长程特征捕获优势深度结合，实现了局部信息与全局信息的高效交互，在高光谱图像分类、视频修复、图像去噪、真实场景去雾和遥感目标检测等多个任务中取得了显著突破，表现远超传统方法。这种融合架构不仅提高了模型性能与鲁棒性，更大幅降低了计算资源消耗，尤其适合计算资源有限的实际场景，已成为计算机视觉领域极具潜力的研究热点。

2025-03-09 22:03:28 1140