git9versioner的博客

本文探讨了多区域电力系统中的自动发电控制与物联网网络中恶意访问识别两项关键技术。在电力系统方面，提出基于蛾火焰优化（MFO）算法整定的ID-T控制器，有效提升了系统频率和联络线功率的动态响应性能，具备较强的鲁棒性；在物联网安全方面，构建了基于人工物理优化（APO）调参的轻梯度提升机（LGBM）模型，显著提高了恶意访问识别的准确率与效率。研究结果表明，两种优化方法在各自领域均优于传统技术，具有良好的应用前景。未来可进一步探索两者在智能电网中的融合应用。

本文提出了一种基于博弈论的多机器人群体协调策略，用于解决移动机器人在复杂环境中的导航与路径协调问题。通过将协调问题转化为速度与旅行时间优化问题，并结合模糊逻辑控制器（FLC）与遗传算法（GA）优化参数，实现了机器人间的高效协作。相比传统势场法（PFM），所提出的GA-Fuzzy方法在平均旅行时间和协调性能上均有显著提升，实验结果显示改进约20%。研究强调全局优化而非个体最优，适用于物流、救援、工业生产等多个领域，具备良好的适应性与应用前景。

本文提出了一种基于深度学习的乳腺癌乳腺钼靶图像分类框架，采用迁移学习方法对比了VGG16、MobileNetV2和ResNet50三种预训练卷积神经网络模型在良性乳腺肿瘤数据集上的分类性能。实验结果表明，ResNet50模型在准确率（100%）、ROC-AUC（0.9998）、F1分数（0.9987）、召回率（0.9991）和精确率（0.9993）等方面均表现最优，显著优于其他模型。该研究为乳腺癌的早期自动识别与分类提供了高效可靠的解决方案，具有良好的临床辅助诊断、大规模筛查和个性化治疗应用前景。同时，文章

本文探讨了新冠疫情对全球体育旅游的影响，并分析了各国在赛事管理、政策制定和技术创新方面的应对策略。研究涵盖卡塔尔、南非、西班牙等国家的体育旅游发展实践，重点讨论了可持续发展战略、智能技术应用（如人工智能与大数据）、游客行为研究及未来趋势。文章指出，37%的研究聚焦可持续发展，20%关注智能解决方案，机器学习在游客行为分析和推荐系统中发挥核心作用。最后提出，未来体育旅游将向智能化、个性化和可持续化方向发展，需加强国际合作与技术融合以应对挑战。

本文探讨了医疗图像水印技术在保障医疗数据安全共享中的应用，通过PSNR、NC等指标验证了其高鲁棒性和图像质量；同时分析了新冠疫情对体育旅游的冲击及电子竞技等新兴机遇，并提出了政策支持、技术创新和国际合作等可持续发展策略。结合韩国电子竞技旅游和英国体育旅游小镇的案例，展示了体育旅游复苏的实践路径。最后展望了医疗水印技术与体育旅游在科技融合下的未来发展趋势。

本文研究了医疗图像水印技术与物联网数据处理中的机器学习分类方法。在物联网数据安全方面，对比分析了多种监督算法的性能，并指出半监督算法在异常流量检测中的高效表现。在医疗图像安全方面，提出了一种结合可见与不可见水印的混合技术，通过ROI与RONI区域划分、患者信息加密嵌入、Henon洗牌及医院标志认证，实现数据隐藏与完整性验证。该方法在MATLAB环境下通过MSE评估显示良好图像质量保持能力，为电子病历的安全共享提供了有效解决方案。未来方向包括算法优化、水印鲁棒性增强及多模态数据融合应用。

本文提出了一种基于自然启发优化的混合半监督学习入侵检测系统（IDS），旨在应对物联网（IoT）环境中的安全挑战。通过分析TON-IoT数据集，结合少量标记数据和大量未标记数据，采用标签传播（LS）算法进行异常检测，并利用蝙蝠算法、萤火虫算法、灰狼优化器等群体智能方法优化超参数，提升模型性能。实验结果表明，该系统在TPR、FPR、F1分数和总体准确率等指标上表现优异，总体准确率达99.84%，有效识别多种网络攻击类型。研究还探讨了未来方向，包括引入更多自然启发算法、优化数据预处理、多模型融合及实际场景验证，为

本文探讨了图像传输与物联网恶意访问识别中的关键技术。在图像传输方面，基于视觉密码学（VCS）的加密系统通过位平面分析、信息熵、NPCR和UACI等指标验证了其高安全性，有效提升了图像传输的抗攻击能力；同时相邻像素相关性系数显著降低，表明加密效果良好。在物联网安全方面，针对现有入侵检测系统存在的不足，提出了一种结合引力搜索算法（GSA）优化轻梯度提升机（LGBM）的模型，实验结果显示该模型在精确率、召回率、F1分数和F-beta分数上均达到1.0，性能优于多种传统机器学习方法，并且在收敛速度上优于PSO +

本文提出了一种基于位平面切片、游程编码（RLE）和矢量量化（VQ）混合的视觉密码方案图像传输系统。该系统采用(2, 2)–QSP视觉加密技术生成无扩展共享图像，结合多层次压缩策略，在保证图像质量的同时显著减小数据量，最高实现83.8%的数据缩减。通过信息熵、NPCR、UACI等指标验证了系统的高安全性，适用于医疗图像传输、军事通信和云存储等场景，具有高效、安全、实用的优势。

本博客探讨了基于地理空间技术和机器学习的犯罪数据分析方法，利用温哥华2003-2017年的开放犯罪数据集，重点分析汽车盗窃和车辆碰撞等犯罪的时间与空间分布特征。通过数据预处理、特征降维、folium地理可视化及多种机器学习模型（如朴素贝叶斯、随机森林、集成学习等）的应用，实现了对犯罪热点的识别与预测。研究结果显示，集成学习分类器在准确率和F分数上表现最优，达到45.2%的总体准确率和97的F分数，按区域分析后性能进一步提升。研究成果可为警方资源调度、城市规划和公共安全预警提供数据支持与决策依据。

本文探讨了机器学习与深度学习技术在汽车网络安全和城市犯罪预测两大领域的应用。在CAN总线异常检测方面，提出基于LSTM的入侵检测模型，并结合多种树模型进行对比，实验结果表明LSTM在多个数据集上均表现出优越性能，最高准确率达98.54%。在犯罪数据分析方面，基于温哥华犯罪数据集，融合社会人口、空间和时间因素，构建集成模型进行预测，结果显示集成模型在准确率、召回率等指标上优于单一模型，有效提升了犯罪预测的准确性与稳定性。研究为智能交通系统安全和智慧城市建设中的公共安全治理提供了可行的技术路径。

本文介绍了一种用于物联网医疗（IoHT）系统服务发现的智能框架，结合机器学习与遗传算法优化模型性能，以及一种基于LSTM的汽车CAN总线网络异常检测方法。实验表明，GA-RF模型在IoHT服务发现中表现最优，而LSTM在CAN总线攻击检测中准确率高达98.54%。两种智能框架有效提升了医疗与汽车领域的数据管理效率与网络安全防护能力，展现出广阔的应用前景。

本文探讨了无线传感器网络中的恶意节点检测系统MANDS与医疗物联网大数据智能管理的前沿技术。MANDS通过动态信任评估机制有效防御陷洞攻击，检测准确率接近100%，显著优于传统方法；基于遗传算法（GA）的ML框架结合Random Forest等分类器，在服务发现中实现高达0.9413的预测准确率，提升了医疗大数据处理效率。文章还分析了两种技术的优势、应用前景及挑战，并展望了其与区块链、其他优化算法融合的未来发展路径。

本文探讨了复杂轨迹跟踪中的多目标优化方法与无线传感器网络安全中的恶意节点检测问题。在机器人控制方面，结合PID-计算扭矩控制与遗传算法，通过多种目标函数策略优化机械臂轨迹跟踪性能，实验表明三目标优化策略（ISE、控制努力变化、最大误差）表现最优，并进一步探索了多轨迹优化与实时自适应控制的未来方向。在无线传感器网络安全方面，提出了一种基于信任机制和数据路由信息（DRI）的新型入侵检测系统MANDS，用于防御网络层的黑洞攻击，该系统通过跳数信任评估、簇头验证及交叉检查机制有效识别恶意节点，提升了检测准确率并降低

本文提出了一种基于改进黑寡妇优化（FSBWO）算法的特征选择方法，通过修改繁殖步骤提升了在不同规模数据集上的分类准确率并减少了所选特征数量。同时，研究了6自由度机械臂在复杂轨迹跟踪中的多目标优化问题，采用单目标与多目标遗传算法调整PID-CTC控制器增益，在跟踪精度与关节扭矩之间实现平衡。实验结果表明，FSBWO在多数数据集上优于传统优化方法，而多目标GA在机械臂控制中展现出更优的综合性能，为智能优化与机器人控制提供了有效解决方案。

本文研究了布里渊光时域反射计（OTDR）系统中热应变分辨率的提升方法，提出结合提升小波变换（LWT）和改进粒子群优化（MPSO）的信号处理技术，显著提高温度分辨率，平均热应变分辨率从50.66με提升至17.66με。同时，针对数据分类中的特征选择问题，提出基于黑寡妇优化算法（BWO）的包装器方法，在多个分类模型上实现了更高的准确率、更小的特征子集和更快的收敛速度，优于传统遗传算法和粒子群优化方法。该技术在火灾检测、电力监测及大数据分析等领域具有广泛应用前景。

本文探讨了两个前沿技术领域：急性淋巴细胞白血病（ALL）的自动化分类与分布式温度传感（DTS）系统的优化。在医学图像分析方面，提出了一种结合几何与颜色特征提取及SVM分类器的方法，实现了对ALL亚型的高效准确分类，在ALL-IDB数据集上准确率达到98.4%，F1分数为0.99。在传感技术方面，设计了基于小波变换与改进粒子群优化（LWT-MPSO）的方案，用于最小化布里渊频移（BFS）和布里渊功率变化（BPC）误差，显著提升了DTS系统的热应变分辨率和温度测量精度，在10 km光纤长度上平均分辨率达17.6

本博客探讨了两个跨学科的研究方向：一是电力系统中的市场机制与控制策略，重点分析了电动汽车和电池储能系统在自动发电控制中的作用，并通过哈里斯鹰优化算法调整PID控制器参数以提升系统稳定性；二是急性淋巴细胞白血病（ALL）的细胞分类研究，提出基于图像预处理、几何与颜色特征提取及多类SVM分类器的自动化分类方法，实现对L1、L2、L3亚型的高精度识别。研究结果表明，电动汽车参与显著改善了电力系统的动态响应，而所提医学图像分类方法在准确率、召回率和F1值上均优于现有方法。未来工作将聚焦于电力系统智能调度与白血病智能

本文探讨了两个前沿技术方向：一是基于逆正弦函数提出的新型不确定性度量is - 熵，并将其应用于图像分割任务中，实验表明其性能优于Tsallis熵且与香农熵相当；二是构建了一种包含传统热力发电机、电动汽车和风力-电池储能系统的两区域电力市场模型，通过自动发电控制（AGC）实现可调度与不可调度单元的协同控制，提升了系统的频率稳定性与经济调度效率。研究为图像处理与智能电网领域提供了新的方法思路。

本文提出了一种基于InceptionNetv3和LSTM的智能家居入侵检测系统，通过CNN提取视频帧特征并利用LSTM建模时序关系，有效区分可疑与正常活动。实验表明InceptionNetv3在特征提取中表现最优，结合类选择算法可缓解类别重叠与误触发问题。同时，引入一种新型熵度量is-Entropy用于图像分割，其具有有限上界且满足不确定性度量的基本公理，实证验证了其有效性。尽管面临计算复杂度与参数选择挑战，通过近似计算与预计算可优化性能。未来方向包括融合姿态估计与拓展is-Entropy在图像处理中的应用

本文深入解析了单图像去雾与智能监控视频入侵检测两项关键技术。在单图像去雾方面，基于暗通道先验和加权最小二乘滤波器优化传输率估计与对比度增强，显著提升图像质量；在智能监控方面，提出基于CNN-LSTM的深度学习架构，结合迁移学习实现对可疑活动的高效识别。实验表明，所提方法在去雾效果与检测准确率上均具优势，并探讨了二者在户外监控等场景的综合应用及未来发展方向。

本文研究了基于深度学习的外来鲤鱼识别与单图像去雾技术。在鱼类识别方面，采用VGG16、VGG19、InceptionV3、InceptionResNetV2和MobileNetV2等预训练模型结合迁移学习，在包含1225张图像的数据集上实现了最高99.18%的准确率。针对图像雾气影响视觉质量的问题，提出一种融合加权最小二乘法（WLS）滤波、对比度受限自适应直方图均衡化（CLAHE）和离散小波变换（DWT）的去雾策略，有效提升图像清晰度与细节表现。实验结果表明，该方法在主观视觉效果和客观评价指标（如PSNR、

本文探讨了机器学习与深度学习在废水处理分析和外来鲤鱼识别中的应用。在废水处理领域，ANN、FIS和ANFIS等模型被用于预测出水参数，其中FIS表现出较高的准确率；在鱼类识别方面，基于VGG16和MobileNetV2等深度学习模型的系统实现了高达99.18%的识别准确率。文章还对比了两个领域的异同，提出了未来智能化管理、多模型融合、实时识别和生物多样性保护等发展趋势，并给出了实际应用中的数据准备、模型优化和持续改进建议，展示了AI技术在环保与水产领域的巨大潜力。

本文分析了一种基于插值的新型可逆数据隐藏方案，该方案通过调整插值像素实现高容量、高质量的隐写图像生成，并在多个测试图像上取得优于现有方法的PSNR和1.5 bpp的有效载荷。同时，文章综述了模糊逻辑在污水处理中的应用，涵盖ANFIS、ANN和FIS等模型在BOD、COD、SS和pH等关键参数预测中的表现，展示了其在处理复杂非线性系统中的高效性与准确性。尽管面临数据质量、训练成本和模型解释性等挑战，通过数据预处理与模型优化可有效提升性能。研究为信息安全与环境工程领域提供了有价值的参考。

本文研究了社交媒体中疫苗推文的情感分析与一种新型可逆数据隐藏技术。在情感分析方面，采用TextBlob进行极性标注，并应用CNN和RNN深度学习模型对推文进行积极、消极和中性分类，取得了较高的准确率，同时探讨了模型在时间动态、讽刺识别及长序列处理中的局限性。在数据隐藏方面，提出基于邻域均值插值（NMI）的可逆方案，通过调整插值像素实现秘密信息嵌入，有效避免溢出/下溢问题，在保证图像质量（PSNR达26.94 dB）的同时实现1.5 bpp的高嵌入容量。文章还对比了两种技术的流程，并展望了算法优化、RNN改进

本文探讨了医学图像与社交媒体文本分析中的关键技术应用。在视网膜血管分离方面，提出基于决策树集成模型和特征选择算法的方法，在DRIVE数据集上实现了高准确率与特异性，优于多种现有方法。在社交媒体分析方面，构建基于联邦学习的RNN模型，对COVID-19疫苗相关推文进行情感分类，有效保护数据隐私的同时挖掘公众情绪。研究展示了集成学习与联邦学习在医疗与社会舆情分析中的潜力，为后续技术优化与应用拓展提供了方向。

本文介绍了两项前沿技术：视频自动问答生成系统与眼底血管提取技术。前者基于T5变压器和Hugging Face库，结合语音转文本API实现从视频音频中自动生成WH或是非问题；后者提出一种结合多滤波器与集成学习的眼底血管提取方法，有效提升眼科疾病诊断准确性。文章详细阐述了系统架构、关键技术、数据集及评估结果，并展望了未来优化方向。

本文探讨了两个关键技术方向：一是通过学习节点的时间移动模式并结合机器学习方法提升移动无线传感器网络（MWSN）的服务质量，利用马尔可夫模型和滑动窗口进行特征构建，并设计动态参数更新机制以应对移动性变化；二是提出基于T5变压器的轻量级视频自动问题生成技术，用于在线教育中的知识评估，支持生成是非题和Wh类问题。实验结果表明，所提方法在数据包交付率、延迟及问题生成质量方面均优于现有方法。未来工作将聚焦于分布式算法优化与多模态信息融合。

本文探讨了热成像增强与移动无线网络QoS提升两项关键技术。在热成像增强方面，采用生成对抗网络（GAN）进行数据增强，显著提升了植物疾病预测模型的分类准确率，并有效缓解了过拟合问题。在移动无线网络QoS提升方面，提出通过监督学习识别节点移动的周期性，构建时空视图并优化路由策略，实验表明该方法在数据包传递率和通信延迟方面优于传统RPL路由。研究展示了GAN在图像增强中的优势以及周期性移动模式对网络性能的积极影响，为相关领域提供了可行的技术路径与未来发展方向。

本文探讨了基于生成对抗网络（GAN）的农业图像与热图像增强技术，旨在解决农业领域图像数据稀缺的问题。通过DCGAN和传统仿射变换方法的对比实验，验证了GAN在提升图像数据质量、提高分类模型准确率及缓解过拟合方面的显著优势。研究分别在普通农业图像和热成像图像上进行，结果表明，使用GAN生成的增强数据可使VGG16等深度学习模型的准确率分别达到98%和99%，优于传统增强方法。文章还分析了GAN的技术优势与局限性，并展望了其在多模态融合、跨领域应用及模型可解释性方面的未来发展方向。

本文探讨了云物联网在安全、存储性能、可靠性等方面面临的挑战及其研究进展，同时分析了农业图像增强的需求与技术方法。重点介绍了基于GANs的农业图像数据增强实验，验证了其在提升深度学习模型准确性方面的有效性。文章还对比了多项云物联网研究成果，并展望了云物联网与农业图像增强融合发展的前景，为智慧农业的智能化决策提供了技术支持和未来方向。

本文研究了基于深度学习的COVID-19检测方法与物联网（IoT）和云计算融合的技术框架。在COVID-19检测方面，采用VGG16和InceptionResNetV2模型进行特征提取，结合PCA降维与多种机器学习分类器进行分类，实验结果显示MLP分类器在准确率、精确率、召回率和F1分数上表现最优。同时，文章探讨了物联网与云计算融合的架构与应用前景，提出了CloudIoT三层结构，并分析了其在资源管理与数据安全方面的挑战。未来研究方向包括优化特征提取方法、提升模型泛化能力以及加强云边协同的安全性与效率。

本文探讨了分形维度在医学图像分析中的应用，并重点研究了基于深度学习的COVID-19检测技术。通过比较不同分形维度计算方法，分析其在图像纹理识别中的差异与挑战；同时，提出一种结合迁移学习、VGG16和InceptionResNetV2模型、PCA特征优化及多种机器学习分类器的COVID-19检测框架。实验结果显示该方法在小样本条件下仍可达到96.81%的高准确率，为医学影像智能诊断提供了有效解决方案。未来研究将聚焦于优化算法、扩大数据集及融合多模态检测技术。

本文研究了基于分形理论的RGB彩色图像纹理分析方法，重点探讨了盒计数（BC）和差分盒计数（DBC）在5D空间中的应用。文章综述了扩展概率盒计数（EPBC）、盒合并（BM）、最大颜色距离（MCD）、改进的差分盒计数（IDBC）等多种算法，分析了其分类、工作流程及影响分形维数计算结果的关键因素，如参数选择和图像特性。通过实验对比不同方法在‘psoriasis’和‘cladonia’图像上的表现，揭示了算法选择的挑战性。最后指出未来应发展更通用、高效的彩色图像分形分析方法。

本文探讨了新冠疫情对印度布巴内斯瓦尔地区公共和私营部门银行的影响，分析了管理层在疫情期间采取的预防措施。研究基于289份有效问卷，通过方差分析发现银行在管理者关注度、沟通、员工建议征求、合规及福利等方面存在显著差异，而在技术应用、卫生设施和社交距离方面表现一致。研究表明银行业展现出一定韧性，强调人力资源管理和技术创新的重要性，并为未来跨行业研究提供了方向。

本文探讨了基于深度学习的自信度量方法，重点研究卷积神经网络（CNN）在识别自信与不自信表情中的应用。通过对比Adam和SGD两种优化器的性能，实验结果表明Adam在准确率、召回率、精确率及训练效率上均优于SGD。研究采用Kaggle数据集进行模型训练，并结合OpenCV实现视频中人脸图像的实时提取与分类，最终生成面试过程中的平均自信分数。工作流程包括数据清理、预处理、模型训练、评估及结果生成，验证了该方法在面试评估等实际场景中的可行性与应用价值。

本文研究了基于规则和深度学习的分类方法在医疗与招聘面试场景中的应用。在心脏病预测方面，提出了一种结合特征选择与改进粒子群优化（DPSO）的规则分类方法，通过生成有向粗糙生成树进行特征筛选，并利用Orange工具建模，实验结果显示该方法在准确率、F1分数和AUC等指标上优于传统分类器。在虚拟面试场景中，设计了基于卷积神经网络（CNN）的自信度测量模型，使用面部表情图像数据集，采用Adam和SGD优化器进行训练，结果表明Adam在准确率和F1分数上表现更优。两种方法分别在医疗诊断和在线招聘领域展现出良好的应用潜

本文探讨了情感分析中的'NOT'处理技术与心脏病预测中的粒子群优化分类方法。在情感分析中，通过考虑连词、标点符号、词性标签等语言特征，提出了一种有效的'NOT'处理算法，显著提升了多种分类模型在Amazon、IMDB和Yelp数据集上的性能。在心脏病预测方面，基于支配关系的单目标粒子群优化技术以规则正确性为适应度函数，在分类准确率、F-度量和AUC等指标上优于传统模型如决策树、随机森林和支持向量机。实验结果表明，两种技术均能有效提升各自领域的预测性能，未来可进一步拓展至多类情感分类与融合文本情感信息的心脏病

本文探讨了提升电梯交通系统与情感分析性能的策略。在电梯系统方面，构建基于MATLAB的概率性排队模型，采用多队列多服务器配置，通过模拟分析平均等待时间和队列长度，优化调度算法；在情感分析方面，提出一种针对‘NOT’的处理技术，结合标点、连词和词性等语言特征，精确识别否定范围并反转极性，显著提升分类准确性。研究展示了排队理论与NLP技术在实际场景中的应用价值。

本文探讨了基于GAN和机器学习的音频驱动人工视频人脸合成技术与电梯交通系统的MATLAB仿真方法。在人脸合成方面，介绍了面部特征检测、关键运动分析及GAN模型的应用，并通过多种数据集和评价指标对比了不同方法的性能。在电梯系统仿真方面，构建了M/M/c排队模型，利用MATLAB SimEvents进行仿真，分析了到达率、服务率和电梯数量对平均等待时间的影响。文章总结了两个领域的研究现状，并展望了未来发展方向，包括提升合成真实感、优化电梯调度智能化等。