h3i4j的博客

本文探讨了ASA-OV算法在0/1背包问题中的高效稳定性，并重点介绍了基于适应度的粒子群优化算法（FitPSO）在解决大规模作业车间调度问题（LSJSSP）中的应用。通过改进速度更新机制和引入基于适应度的搜索策略，FitPSO在收敛性和解的质量上表现出色。实验在105个标准实例上验证了其优越性，结果显示FitPSO在完工时间（MS）和平均相对百分比误差（RPE）方面优于多种先进算法。文章还总结了算法优势并提出了参数优化、混合算法及复杂场景扩展等未来研究方向。

本文介绍了一种用于解决0/1背包问题的带输出验证的蚁群算法（ASA-OV），通过引入异常处理和过滤机制，有效解决了传统蚁群算法中存在的无效输出和异常终止问题。实验结果表明，ASA-OV在保证正常终止和有效结果的同时，显著提升了计算效率。文章还分析了算法的时间与空间复杂度，并探讨了其在资源分配、货物装载和任务调度等实际场景中的应用潜力。

本文探讨了从双纽线环面构建114面凸多面体的方法，详细分析了其顶点、面和边的结构特性，并基于区域划分计算了多面体的面积与体积。同时，研究提出了一种基于动态信息素蒸发率的蚁群算法（ASA-DPER）用于求解0-1背包问题。通过与静态蒸发率算法（ASA-SPER）的对比实验，验证了ASA-DPER在收敛速度和搜索效率上的优势。文章还展望了凸多面体在图形学与建筑学中的应用，以及蚁群算法在资源分配和物流规划等领域的潜力。

本文探讨了多智能体协作框架在建筑施工中的应用，提出通过无人机（UAV）与无人地面车辆（UGV）的协同优化施工效率，并介绍了基于双纽线环面生成114面凸多面体的数学方法。研究涵盖多面体的构建流程、几何性质及其在建筑与材料科学中的潜在应用，展示了跨学科创新在自动化建造和结构设计中的重要意义。

本文深入解析了多智能体协作框架的组件构成、模拟设置与执行过程。框架涵盖仪表盘、决策制定、任务调度、多智能体协调等核心模块，结合Gazebo与ROS实现UAV和UGV在建筑任务中的协同操作。通过割草模式探索、PD控制拾取放置、分层走廊避障等策略，系统在模拟中展现出高效性与准确性。文章还分析了UAV与UGV的操作结果，并对未来性能优化、故障处理增强及协作模式拓展提出展望。

本文探讨了植物病害自动检测模型与多智能体协作自主建筑框架两项技术。在植物病害检测方面，基于Plant Village数据集构建了具有高精度的ANN分类模型，实现了对苹果叶片病害的有效识别；在建筑领域，提出了一种结合无人机（UAV）和无人地面车辆（UGV）的多智能体协作框架，通过领导者-跟随者架构、协同路径规划与任务调度机制，实现了长期自主的拾取与放置操作。系统具备故障恢复能力，提升了稳定性与实用性。研究展示了人工智能与多智能体协同在农业与建筑领域的应用潜力，并对未来优化方向进行了展望。

本文探讨了无人机协作自主目标捕获技术与基于叶片图像的植物病害自动检测模型。前者通过追踪与抓取无人机协同作业，实现高效目标捕获，适用于物流、农业和国防领域；后者利用LBP、Gabor滤波器、GLCM及颜色特征结合人工神经网络，对苹果叶病害进行识别，准确率达94.79%。两种技术均展现出高实用性与应用潜力，未来可通过优化算法、扩展数据集和融合多传感器进一步提升性能。

本文介绍了一种无人机协作自主目标捕获技术，通过两架无人机协同工作，实现对移动目标（悬挂红球）的检测、跟踪与抓取。系统采用基于颜色和形状的球体检测算法结合Tiny YOLO v3无人机检测模型，并利用卡尔曼滤波提升跟踪稳定性。拦截无人机通过视觉伺服控制机械臂末端执行器精准对准目标，利用相对运动施加分离力完成捕获。硬件上采用Jetson TX2机载计算平台与Pixhawk自动驾驶仪，配合单自由度被动机械臂设计，确保高效稳定抓取。仿真（Gazebo+ROS）与实地实验结果验证了该框架在无先验信息条件下的有效性与鲁

本文介绍了基于增强像素强度范围（EPIR）的可逆数据隐藏（IRDH）方案与无人机协作自主目标捕获技术。前者通过MNMI插值和像素分组实现高容量、可逆的数据嵌入，避免溢出并节省空间；后者提出一种结合视觉伺服、机器学习与卡尔曼滤波的协作框架，提升动态目标捕获效率与鲁棒性。两种技术分别在信息安全与无人机应用领域展现出显著优势和发展潜力。

本文介绍了新型加权极限学习机（WELM）和增强像素强度范围可逆数据隐藏方案（IRDH-EPIR）两种关键技术。WELM在处理多类与二类不平衡数据集时表现出优越性能，尤其W3和W4在AUC、F-measure等指标上优于传统方法，适用于医学诊断与制造业故障检测。IRDH-EPIR通过改进插值与LSB嵌入策略，提升数据嵌入容量并保持图像高质量（PSNR>36dB），适用于医疗图像与军事地图的安全传输。文章还分析了两种技术的优势、应用场景、发展趋势及挑战，并展望其在未来数据处理与安全领域的广泛应用潜力。

本文提出两种新型加权极限学习机（WELM）方案W3和W4，用于解决高度不平衡的多类分类问题。通过在45个公开数据集上的实验，对比了W1、W2、W3和W4四种加权策略的性能。结果表明，W3和W4在AUC、F-测度、精确率和召回率等指标上显著优于传统方法，尤其W4在各类别不平衡比率下均表现最优。研究采用Friedman检验验证了方法的统计显著性，并探讨了不同不平衡程度对模型性能的影响，为金融、医疗等领域的不平衡数据分类提供了有效解决方案。

本研究提出了一种基于FlauBERT层的法语COVID-19推文分类方法，旨在通过分析Twitter数据区分与新冠疫情相关的推文和非相关推文。研究使用GitHub平台提供的大规模推文数据集，结合症状和防护措施关键词进行数据标注，并采用Glove和FastText嵌入以及FlauBERT模型构建分类器。尽管模型在训练中出现过拟合现象，但准确率、精确率和F1分数均达到0.98，表现出良好性能。未来工作将聚焦于解决过拟合、多源数据验证及不同技术的对比分析，以提升模型泛化能力和实际应用价值。

本文提出了一种基于增强型正弦余弦算法（eSCA）的SVM优化方法，通过改进SCA的探索机制提升分类性能，并在多个医疗数据集上验证了eSCA-SVM在准确率和AUC指标上的优越性。同时，研究构建了一个基于Twitter数据的法国COVID-19推文分类框架，利用Glove、FastText和BERT模型实现低-成本疫情传播趋势跟踪，为发展中国家提供了可行的解决方案。未来工作将聚焦于算法优化、多模态融合与实际应用场景拓展。

本文探讨了形态学梯度在图像处理中的实现方法及其性能表现，通过对比MATLAB与Colab平台的实验结果，分析了不同图像大小和结构元素对膨胀、腐蚀及梯度操作执行时间的影响。同时，提出了一种基于增强正弦余弦算法（eSCA）的SVM参数优化方法——eSCA-SVM，旨在提升SVM的分类准确率。实验表明，该方法在多个UCI数据集上优于传统算法。最后，文章总结了当前成果，并对未来在图像处理与机器学习领域的应用进行了展望。

本文介绍了形态学梯度算法在图像边缘检测中的实现方法，详细阐述了膨胀、腐蚀和梯度计算的原理与步骤。通过在MATLAB和Google Colab平台上对比实验，验证了该算法的有效性，并分析了不同图像大小和结构元素对处理时间的影响。结果表明，Colab平台利用并行计算优势，处理速度比MATLAB快5至10倍，显著提升了大规模图像处理的效率。文章还提供了在两个平台上实现算法的具体操作建议，为后续研究和应用提供了参考。

本文提出了一种用于超声图像中检测多囊卵巢综合征（PCOS）的优化分割技术。通过结合形态学操作、高斯滤波、Canny边缘检测与多种阈值处理方法，有效提升了卵泡检测的准确性与抗噪能力。该方法实现了较高的自动化程度，适用于临床诊断、科研研究及辅助生育等领域。实验结果表明，该技术在50张卵巢图像上表现良好，PSNR达到48.23 dB，显著优于传统方法。未来将致力于更强大的预处理、多模态数据融合与智能诊断系统开发，推动PCOS精准医疗的发展。

本文研究基于人工生态系统优化（AEO）算法的太阳能光伏（SPV）系统配置，旨在降低电网依赖和温室气体排放。通过在印度22总线农业馈线和28总线农村馈线的实际案例中应用AEO算法，优化SPV系统的容量与位置，显著减少了系统功率损耗和对传统电网的依赖。同时，结合农业负载建模与多目标优化，验证了该方法在改善电压分布、降低CO₂、SO₂和NOₓ排放方面的有效性。与PSO、TLBO、CSA等传统启发式算法相比，AEO表现出更优的收敛性和优化性能。研究还提出了实际应用步骤与未来发展方向，为可再生能源集成提供理论支持和技

本文探讨了人工智能和机器学习在水质评估与太阳能光伏系统布局优化中的应用。通过多种监督回归模型对印度2006-2014年水质数据进行分析，ARD回归和贝叶斯岭回归表现出较高的预测准确性。同时，采用人工生态系统优化算法（AEO）优化农业馈线中光伏系统的布局，有效降低功率损耗、减少电网依赖与温室气体排放。未来方向包括结合物联网实现水质实时监测、构建加权集成模型与决策支持系统，以及推动光伏系统与智能电网融合，助力可持续发展。

本博客探讨了利用监督回归机器学习技术预测印度地区水质指数（WQI）的方法。通过Kaggle数据集，结合BOD、DO、pH、NC、CO和EC六个关键参数，经过数据清洗、归一化和相关分析，采用九种ML模型进行WQI预测。结果表明，贝叶斯岭回归（BRR）和自动相关性确定回归（ARD回归）在均方误差（MSE）评估下表现最优，为印度水资源管理提供了有效的预测工具。研究还指出了未来改进方向，如引入更多环境因素和模型优化。

本文提出了一种基于机器学习的软件成本估算框架，旨在解决传统方法在准确性、迭代效率和资源依赖性方面的不足。该框架通过四个阶段——确定训练函数、选择相关变量、选择测试场景以及网络训练与优化，结合MATLAB实现与多种算法对比，显著提升了预测精度。采用132个软件项目数据，量化9个关键输入变量，并引入连接权重分析、多元线性回归和专家意见进行特征筛选。实验结果表明，基于贝叶斯正则化的模型（如5-7-1配置）在训练和测试中均表现出更高的相关系数（接近0.99）和更低的平均绝对百分比误差（低至14.76%），验证了其优

本文综述了肺癌预测与软件成本估算领域的研究现状与挑战。在肺癌预测方面，现有算法在小尺寸结节检测、假阳性率和数据集完整性上存在局限，本文提出结合图像处理与机器学习的多步骤方法以提升准确性；在软件成本估算方面，传统方法难以保证精度，本文探讨基于神经网络的三阶段预测模型，提高估算的准确性和实用性。未来研究方向包括优化小结节检测、扩大数据集规模以及改进机器学习模型的可扩展性与资源效率。

本文探讨了作物产量预测与肺癌早期预测两个领域的研究进展。在作物产量预测方面，利用遥感卫星的多波段光谱反射率和地表温度数据，结合随机森林等回归模型进行预测，结果显示随机森林表现最优但存在高产量低估问题；在肺癌早期预测方面，综述了多种基于深度学习、图像处理和基因分析的算法，尽管取得一定成果，但仍面临特征选择不准确、模型泛化能力差等挑战。文章进一步总结了跨领域共性方法，提出了未来研究方向，包括时间序列建模、多源数据融合、算法优化及临床应用推广，旨在为农业与医疗领域的智能预测提供参考与启示。

本文探讨了机器学习与深度学习在医疗和农业领域的应用。在癫痫检测中，深度学习模型如DNN展现出高达97%的准确率和0.994的AUC值，显著优于传统机器学习方法，具备自动特征提取优势。在作物产量预测方面，利用遥感卫星数据结合随机森林等模型，实现了高效、经济的产量估算，其中随机森林回归表现最佳。文章还分析了两类应用的共同优势与挑战，包括数据质量、模型可解释性和计算资源需求，并展望了多模态数据融合、可解释性模型研究及模型优化等未来方向。

本文比较了传统机器学习算法与深度神经网络在癫痫发作预测中的性能。基于BONN EEG数据集，研究采用K近邻、朴素贝叶斯、决策树、随机森林和深度神经网络（DNN）等模型进行实验分析。结果表明，DNN在准确率（97%）和AUC值（0.994）上显著优于其他模型，展现出更强的非线性建模与特征学习能力。文章详细介绍了数据预处理、特征工程、模型选择与评估流程，并对未来在数据扩展、模型优化及临床应用方面提出展望。

本研究基于主体模型视角，通过模拟两个区域的经济环境，探讨了运输成本、偏好强度、替代弹性、工资差异和企业承载能力等关键参数对产业集群与劳动力流动的影响。研究发现，运输成本接近零时产业难以集聚，非零时则依据初始分布和工资差异形成不同集聚模式；企业承载能力显著影响劳动力迁移程度。研究结果为区域发展政策制定和企业决策提供了理论支持，并对未来多区域模型、动态因素引入及实证验证方向提出展望。

本文基于克鲁格曼模型构建了一个基于代理的（ABM）模拟框架，以更真实地分析产业集群与区域不平等现象。通过引入企业‘承载能力’、打破企业同质性假设以及细化工人迁移机制，模型更好地刻画了劳动力在区域间和企业间的流动动态。研究重点考察了运输成本、工资差异、替代弹性、工业支出份额及企业规模限制等关键参数对产业空间分布的影响。模拟结果表明，降低运输成本可能加剧产业集聚，而缩小工资差距和限制企业招聘能力有助于缓解区域不平等。该方法为理解复杂经济系统的空间演化提供了新的视角，并为区域发展政策制定提供了理论支持。

本文探讨了机器学习集成模型在软件开发工作量估算中的应用，表明引入项目风险得分可显著提升模型准确性。同时分析了当前主流网络取证工具的功能与局限，指出在犯罪源头识别和ISP数据共享方面的挑战。最后提出通过标准化风险评估、动态调整机制、加强ISP合作、引入AI智能分析及提升跨平台兼容性等方向推动两个领域的发展。

本研究提出一种将项目风险评分整合到软件工作量估算中的集成机器学习模型，旨在缩小估算与实际工作量之间的差距。通过LASSO回归进行特征选择，确定项目规模、应急津贴百分比和项目风险为关键预测变量，并采用XGBoost算法构建高性能估算模型。实验结果表明，该模型具有较高的相关性（0.998）和较低的相对误差（0.012），并通过交叉验证和实际案例验证了其有效性和可靠性。研究为软件项目管理提供了更精确的工作量估算方法，支持基于风险的决策制定。未来方向包括扩大数据集、融合更多特征及优化算法以提升模型泛化能力与准确性。

本文提出了一种结合主动学习的TCM-KNN算法，用于软件定义网络（SDN）中的DDoS攻击检测。该方法通过分析数据平面和控制平面的攻击特征，利用转导置信机器与K近邻算法相结合，提升检测率并降低误报率。引入主动学习机制和遗传算法优化训练数据选择，显著减少计算开销，在NSL-KDD数据集上验证了其高效性，实现了高准确率、低假阳性率和快速检测响应，为SDN环境下的安全防护提供了有效解决方案。

本文探讨了社交网络中的种子集选择与SDN网络中的攻击检测两大核心问题。在社交网络中，提出结合Girvan Newman社区检测与独特性中心性计算的方法，有效提升信息传播的感染规模与效率；在SDN安全方面，分析DDoS攻击对控制器的影响，并提出多特征融合、机器学习优化和实时反馈等策略以增强异常检测能力。通过实验验证，所选算法在不同数据集上表现出优越性能，为网络信息扩散与安全防护提供了可行解决方案。

本文探讨了犯罪数据集分析与社交网络种子集选择两个重要领域。在犯罪数据分析中，采用K-means聚类算法对‘US Arrests’数据集进行处理，通过肘部法则确定最优聚类数，并利用R语言实现聚类可视化，进而评估不同地区的安全需求。在社交网络方面，重点研究了影响力最大化问题，提出通过综合多种中心性度量（如度中心性、接近中心性、中介中心性等）来优化种子集选择，并结合SIR模型模拟信息传播过程。文章还提出了动态调整种子集的优化思路，以应对社交网络的复杂性和动态变化。

本文深入探讨了新冠疫情对学生教育的影响以及K均值聚类在犯罪数据分析中的应用。研究显示，79%的学生更偏好课堂学习，社交媒体使用总体适度，Zoom和Google Meet成为主流在线教育工具，家长普遍支持手机使用。同时，K均值聚类作为一种有效的无监督学习技术，被广泛应用于犯罪模式识别、趋势预测与资源优化配置。文章还总结了相关领域的挑战与未来研究方向，为教育改进和公共安全决策提供了有力支持。

本文探讨了新冠疫情下数据缺失值的处理与可视化方法，比较了临时零填充、线性插值、边际均值和热卡插补等插补技术的效果，发现线性插值在结合回归模型时具有更高的准确性。同时，文章分析了疫情对学生教育的深远影响，特别是在线教育在不同教育阶段面临的挑战，如技术基础设施不足、学生缺乏动力和家长指导需求等。最后提出了未来在数据处理和教育模式优化方面的改进方向。

本文探讨了多标准决策理论在两个不同领域的应用：网络资源搜寻中的P2P对等节点选择与新冠疫情数据处理。在网络对等选择系统中，采用模糊层次分析法（FAHP）对SINR、安全性、有效容量等8个决策标准进行权重计算与排序，结果显示‘安全性’为最重要标准。在新冠数据处理方面，对比了临时零填充、线性插值、边际均值和热卡插补四种方法，发现线性插值在RMSE和MAE指标下表现最优，并结合回归分析与可视化技术实现数据的有效预测与展示。研究为P2P系统优化和疫情数据分析提供了可行的技术路径与决策支持。

本文探讨了两个关键技术系统：基于深度学习的数字音频拼接检测与基于多准则决策的网络内容流对等节点选择。前者通过将音频频谱图转化为图像分类问题，利用CNN实现高精度拼接检测，准确率达93.05%；后者采用FAHP方法综合八个标准进行P2P流媒体中的最佳节点选择，提升教育资源在线传输效率。文章分析了两者的应用优势、局限性及未来改进方向，为相关领域的技术发展提供了理论支持与实践指导。

本文提出了一种基于深度学习的数字音频拼接检测方法，利用卷积神经网络（CNN）对音频频谱图进行分类，实现高效准确的篡改检测。通过构建包含随机拼接位置的ADSD数据集，克服了传统方法和先前研究中的人工特征工程与位置局限性问题。实验结果显示该方法在测试集上达到93.05%的准确率，验证了其有效性和实用性，为音频真实性鉴定提供了可靠的技术支持。

本博客介绍了一种基于平均池化和MobileNetV2的迁移学习方法在人脸识别中的应用。研究使用LFW数据集，经过数据预处理与增强后，构建并比较了两种模型的性能。实验结果表明，MobileNetV2在训练准确率（98.89%）、验证准确率（99.01%）及类别识别准确率上均显著优于平均池化模型。文章还对模型性能进行了详细评估，并探讨了未来在模型优化、多模型融合、数据集扩展和实时性提升等方面的研究方向。

本文研究基于卷积神经网络的车辆分类与系统健康预测方法。通过DenseNet、VGG 19和MobileNetV2三种迁移学习架构在车辆-尼泊尔数据集上的实验对比，结果显示MobileNetV2在训练和验证准确率上表现最优，达到97.01%和98.10%。同时，在系统健康预测方面，利用MIMII数据集对风扇、泵、滑块和阀门等机器类型进行评估，测试准确率最高达82.06%。研究表明，CNN结合迁移学习在车辆识别和工业设备健康预测中具有良好的应用潜力，未来可通过扩展数据集、融合物联网云平台及多模态数据进一步提升性

本文提出了一种基于声音的系统健康状况预测方法，结合自监督学习与支持向量机（S3VM）对机器运行状态进行异常检测。研究使用ToyADMOS和MIMII两个音频数据集，通过数据预处理、L1逻辑回归与主成分分析（PCA）进行特征选择，并设计了基于高斯RBF核的SVM模型进行训练与评估。实验结果表明，该方法在多种机器上均取得良好性能，尤其在滑块和风扇等设备上测试准确率较高。文章进一步分析了模型表现差异的原因，提出了数据增强、特征工程优化、多模型融合等改进方向，并展望了深度学习结合与实时监测的应用前景。

本文探讨了两个前沿研究方向：糖尿病诊断中的情感分析与基于声音的系统健康预测。在情感分析方面，提出将混合机器学习方法应用于大型文本数据集，以洞察公众对糖尿病的认知与情绪。在系统健康预测方面，设计了一种基于自监督支持向量机（SVM）的异常声音检测模型，利用正常声音数据训练，有效识别异常并预测设备健康状态。研究采用MIMII和ToyADMOS数据集进行验证，结果表明该模型在准确率和效率上优于传统方法，具有广泛应用于工业、家居及医疗领域的潜力。