博弈论里摸爬滚打

听说学会了博弈论就能在小伙伴面前装逼?

sto 秦岳神犇——博弈论之神 orz

刷题表:
HDU1079&POJ1082&ZOJ1024 Calendar Game
HDU1525&POJ2348 Euclid’s Game  
HDU1564 Play a game
HDU1846 Brave Game  
HDU1847 Good Luck in CET-4 Everybody!
HDU2147 kiki’s game    
HDU2516 取石子游戏    
HDU2897 邂逅明下
HDU3032 Nim or not Nim?
HDU3389 Game
HDU3537 Daizhenyang’s Coin
HDU3544 Alice’s Game
HDU3863 No Gambling
HDU3951 Coin Game
HDU2188 悼念512汶川大地震遇难同胞——选拔志愿者
HDU2149 Public Sale
HDU1850 Being a Good Boy in Spring Festival
HDU2176 取(m堆)石子游戏
HDU1527&POJ1067 取石子游戏
HDU2177 取(2堆)石子游戏
HDU1517&POJ2505 A Multiplication Game
HDU2486&HDU2580&POJ3922 A simple stone game
HDU4315 Climbing the Hill
HDU1538 A Puzzle for Pirates
HDU3404 Switch lights
HDU1404 Digital Deletions
ZOJ2507 Let’s play a game
ZOJ3513 Human or Pig
ZOJ3529 A Game Between Alice and Bob
ZOJ3591 Nim
ZOJ3057 beans game
ZOJ1039 Number Game
ZOJ3599 Game
ZOJ2804 Funny Games
UVA12350 Queen Game
HDU1536&HDU1944&POJ2960&ZOJ3084 S-Nim
HDU1729 Stone Game
HDU1730 Northcott Game
HDU1760 A New Tetris Game
HDU1848 Fibonacci again and again
HDU1849 Rabbit and Grass
HDU1851 A Simple Game
HDU1907&&POJ3480&ZOJ3113 John
HDU2509 Be the Winner
HDU2873 Bomb Game
HDU2999 Stone Game, Why are you always there?
HDU3595 GG and MM
HDU3980 Paint Chain
HDU4111 Alice and Bob
HDU4155&ZOJ1827 The Game of 31
HDU4203 Doubloon Game
HDU1524 A Chess Game
HDU3094 A tree game
HDU3590 PP and QQ
HDU3197 Game
POJ1740 A New Stone Game
POJ2484 A Funny Game
POJ2234 Matches Game
POJ2975&ZOJ3067 Nim
POJ2368 Buttons
POJ2311 Cutting Game
POJ2425 A Chess Game
POJ1678 I Love this Game!
POJ2068 Nim
POJ3537 Crosses and Crosses
POJ2599 A funny game
POJ3710 Christmas Game
POJ1704 Georgia and Bob
POJ2931 Procrastination
POJ3533 Light Switching Game
POJ 1085 Triangle War
ZOJ2290 Game
ZOJ2686 Cycle Game
ZOJ2725 Digital Deletions
ZOJ2083 Win the Game

【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究(Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的研究与应用,采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进行分解,降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量;随后通过CNN提取各模态的局部特征;最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度,尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据,具有较强的鲁棒性和泛化能力。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习背景,从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标:①应用于日前、日内及实时负荷预测场景,支持智慧电网调度与能源优化管理;②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计与实现提供参考;③可用于学术复现、课题研究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码,深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程,通过实验调试参数(如VMD的分解层数K、惩罚因子α等)优化模型性能,并可进一步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号去噪与特征提取能力;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,最终实现高精度的轴承故障识别。整个流程充分结合了智能优化、信号处理与深度学习技术,显著提升了复杂工况下故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选择的问题,实现自适应优化;②构建高效准确的轴承故障诊断模型,适用于旋转机械设备的智能运维与状态监测;③为类似机电系统故障诊断提供可借鉴的技术路线与代码实现参考。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注OCSSA算法的设计机制、VMD参数优化过程以及CNN-BiLSTM网络结构的搭建与训练细节,同时可尝试在其他故障数据集上迁移应用以加深理解。
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