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RSS订阅原创 寿命预测高创新代码，基于特征选择的CBAM_TCN_LSTM的轴承寿命预测，MATLAB代码
因此,为了提高寿命预测准确率,TCN需要增强对局部特征信息 的提取能力,通过充分表示特征,更准确地捕获数 据中的信息,提高模型的性能和泛化能力。粉色的虚线是对预测值平滑滤波后的曲线，蓝色的虚线是对平滑后的曲线进行拟合的曲线，对蓝色的拟合曲线做一个预测，求取到达失效阈值的时刻就是模型预测的结果。并接下来要先对预测结果进行一个平滑滤波，然后采用最小二乘法等方法对滤波后的曲线进行一个拟合，从而得到该拟合的曲线在达到失效阈值的时间，最后看看这个时间和上述图片的真实寿命有多少差距，以此来判断你模型的好坏！
2025-12-22 10:08:16
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原创 六边形网格路径规划，A*、遗传、蚁群优化和元胞自动机四种经典算法多场景对比，Python代码
算法在综合性能上表现最优，在50×50超大规模网格中仅用0.004秒即可找到57步的最优路径；蚁群算法适合动态环境；定义路径质量系数 Q = L_actual / L_optimal，其中L_actual为实际路径长度，L_optimal为最优路径长度。，在50×50超大规模网格中实现了最优路径（57步）和最快速度（0.004秒）的双重优势。其中V(cell)为单元格的势能，V(neighbor)为所有可通行邻居的势能。，虽然路径质量和计算效率不如A*，但其自适应性和并行性在特定场景下具有优势。
2025-12-16 09:36:55
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原创 2025年12月最新优化算法——LangEvin方程演化算法
这种被称为“分子之舞”的随机运动，不仅遵循严谨的统计物理定律，更蕴含着丰富的动力学信息——它能通过朗之万方程精确描述粒子受随机力驱动的演变过程。研究人员从这种物理随机性中获得灵感，提出了LEE算法，构建了算法的三大核心机制：基于朗之万动力学的全局搜索机制、维持种群多样性的热涨落平衡策略，以及逃离局部最优的势垒跨越机制。这种渐进衰减机制对于确保算法在早期迭代中聚焦探索（具有较强的随机性与较弱的阻尼），而在后期迭代中转向开发与收敛（具有较弱的随机性与较强的阻尼）至关重要。），代表D维空间中的一个优化问题解。
2025-12-08 09:09:43
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原创 数据清洗APP重大更新！我用MATLAB写了一个数据清洗APP
常量值、上一个值、下一个值、最邻近值、线性插值、样条插值、k最近邻、保形三次插值(PCHIP)、修正Akima三次插值。你也可以指定一个特定的数字，或者字符，来替换你指定的这个数字或字符。请注意，本软件是以MATLAB生成得到exe方式发布，双击安装包即可一键式安装，非常方便！唯一美中不足的就是可能会占用你电脑一部分空间（大约3g左右），介意的小伙伴勿拍！即便你的电脑没有MATLAB这个软件也是可以使用的！的功能，之前答应过大家，要在APP上添加。另外针对异常值的处理，也给出了。
2025-12-02 09:06:46
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原创 医学发文必备数据集，6大AI疾病预测数据集
凭借其严谨的临床定义、规范的采集流程与清晰的标注体系，该数据集已成为算法开发、模型比较与性能评估的经典基准，在学术界与工业界均具有重要影响力。具体而言，每条记录涵盖以下维度的信息：患者唯一标识符、基础生理特征（包括以天为单位的年龄、性别编码、身高与体重）、核心临床指标（涵盖收缩压与舒张压测量值，以及采用三级分类标准的胆固醇与血糖水平，其中1表示“正常”、2表示“高于正常”、3表示“显著高于正常”），以及关键生活方式指标（均以二元变量记录，0为“否”，1为“是”），包括吸烟史、饮酒习惯与身体活动水平。
2025-11-27 09:10:37
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原创 小样本故障诊断？试试STFT-SWT-双流CNN-SVM的小样本故障诊断方法吧，MATLAB代码实现
①SWT的选择性缺失问题是指在进行小波变换时，小波基函数的选择可能会导致某些频率的信号被忽略或失真，SWT的选择性缺失问题可能会导致信号的频率信息丢失或失真。[1]唐纪凯,卢一相,柏壮壮,等.基于同步压缩小波变换和CNN的滚动轴承故障诊断[J].传感器与微系统,2022,41(06):130-133.DOI:10.13873/J.1000-9787(2022)06-0130-04.在写论文的时候，你也可以对上述模型做多次实验，对平均结果行一个统计，突出所提模型的优越性，这里就不再赘述。
2025-11-20 09:20:47
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原创 SCI绘图必备神器！锦色坊APP正式上线！MATLAB制作
此软件会以APP的方式集成到MATLAB软件中，而且占用内存非常小，你可以一边使用MATLAB搞代码，一边利用APP配颜色！24个节气分别对应不同的中国传统节日，每个节日都有相互应景的颜色。- 实时截取任意区域，当你看到一篇论文，很想学习他的配色怎么办，现在直接打开。，让您的数据图表告别单调与纠结，轻松呈现高级感与专业性。时节，有"春山"、"春芽"、"新绿"...之日，有"严寒"、"玄冰"、"银装"...🎨 三、自定义配色方案 - 你的专属色板。✨ 四、智能配色 - AI级别的配色助手。
2025-11-19 11:00:53
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原创 如何用MATLAB调用python实现深度学习？
说实话，用了这么多年的MATLAB，只要看到matlab语言就感觉亲切，至少不会发怵，感觉再难的代码也可以嚼碎了一点点理解。2. 装好python后，在MATLAB命令窗口中，使用pyenv命令检查MATLAB当前使用的Python版本，显示如下，就代表你的MATLAB可以搜索到电脑上的python了。，我认为matlab的simulink是现在任何软件都无法替代的，如果在用一些新颖的深度学习算法与simulink结合的时候，就可以通过调用python来实现了。说干就干，搞了多半天，终于是搞定了！
2025-11-17 09:35:54
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原创 2025年11月最新优化算法——鳄鱼伏击优化算法
其核心机制包括：模拟鳄鱼能量状态的自适应衰减模型、基于随机选择的群体领导者策略，以及在搜索停滞时触发的阈值重初始化机制，有效模仿了鳄鱼在狩猎过程中对伏击点的持续坚守与灵活切换。能量动态机制在CAOA中对于平衡探索与开发至关重要：能量充足的鳄鱼个体聚焦于有潜力区域的深度搜索，而能量耗尽的个体则通过重置机制重新激活以探索新区域。在初始化阶段，算法在问题的搜索空间内随机生成包含N个个体的种群。）的鳄鱼个体，将更大概率影响种群的搜索行为并被选为领导个体，从而引导其他个体向搜索空间中有潜力的区域移动。
2025-11-12 09:33:31
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原创 如此优雅！从C-Space到A*算法的多边形机器人避障路径规划，MATLAB代码
路径规划是移动机器人实现自主导航的核心技术之一，其目标是在一个充满障碍物的环境中，为机器人找到一条从起始位置到目标位置的安全、无碰撞的最优路径。（Configuration Space, C-Space） 的概念，将复杂几何外形的机器人在物理空间中的运动规划问题，转化为一个点在。中进行，直接处理机器人的几何形状和障碍物的几何形状，这使得碰撞检测变得非常复杂，特别是当机器人不仅可以平移，还可以旋转时。）越高，近似效果越好，但计算量也越大。值最小的节点，从而保证了在找到解的情况下，解的路径成本是最优的。
2025-11-11 09:35:17
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原创 A*、遗传、蚁群优化和元胞自动机四种经典算法实现四种场景下六边形网格路径规划，Python代码
算法在综合性能上表现最优，在50×50超大规模网格中仅用0.004秒即可找到57步的最优路径；蚁群算法适合动态环境；定义路径质量系数 Q = L_actual / L_optimal，其中L_actual为实际路径长度，L_optimal为最优路径长度。，在50×50超大规模网格中实现了最优路径（57步）和最快速度（0.004秒）的双重优势。其中V(cell)为单元格的势能，V(neighbor)为所有可通行邻居的势能。，虽然路径质量和计算效率不如A*，但其自适应性和并行性在特定场景下具有优势。
2025-11-07 09:15:32
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原创 C-MAPSS航空发动机寿命预测MATLAB代码，基于SE-ResNet网络的发动机寿命预测
那么train_FD001.txt对应的真实寿命在哪里呢，其实官方给出的四个训练集，每个训练集中的每个id发动机都是从当前时刻跑到寿命为0就结束，因此训练集中每个ID寿命的最后一个周期都是0，其他的周期依次递增上去即可。很多文献对此做了工作，如果你想在你的论文中附上此图以增加工作量，那么你就可以重新分析一遍，如果你的论文有篇幅要求，那么你也可以直接引用一些大佬的文献，直接给出重要特征即可。原始的Resnet网络（图左），在进行两次3×3的卷积后，直接与上一步的池化或卷积的结果进行相加。
2025-11-06 09:31:06
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转载 免费获取！航空发动机寿命预测数据集可视化与预处理：MATLAB完整代码解析，发动机寿命预测必学数据集！
C-MAPSS数据集由NASA为研究航空发动机故障预测而开发的。因其数据比较完整，整理较为方便，且数据的拟合难度较高，是检验深度学习算法性能的试金石。100 条训练轨迹就是 100 台发动机， 每台发动机的初始磨损和制造工艺是不同的，这些差异被视为正常情况，而不是故障条件。而在测试集中，提供部分发动机的衰退轨迹，数据在故障发生之前随机截断（即未到真正发生故障的时间点）。数据集中包含21个传感器记录的数值和不同operational setting，这些setting对发动机性能有显著影响。
2025-11-06 09:31:06
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原创 近端策略优化(PPO)优化PID控制器，打开强化学习算法新方式
在训练时，较小的步长会导致训练过程出 现局部难以收敛的情况，反之，就会导致梯度增 长过快而丢失训练细节，因此，PPO修改了最初 的PG公式，不再使用PG算法而是加入了新的目 标函数，并使用了import sampling重要采样方法， 解决了PG算法对于训练步长难以确定的缺点，提 升了训练效果和速度。在传统的策略梯度方法中，我们通过收集数据来更新我们的策略（即Actor），但更新后的策略与收集数据时的旧策略会相差很大。：由于策略变化太大，之前收集的数据就不再适用于新的策略，必须重新采样，非常浪费。
2025-11-05 09:31:53
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原创 6种顶级期刊一区智能算法对比，实现复杂山地环境下无人机路径规划
每个威胁区域被建模为圆柱体，我们计算路径每个线段到威胁区域中心的距离，如果距离小于威胁半径加上无人机半径再加上一个安全距离，则产生惩罚。惩罚值随着距离的减小而增加，如果路径穿过威胁区域（距离小于威胁半径加无人机半径），则给予一个非常大的惩罚（J_inf）。我们计算相邻路径段之间的转弯角（水平方向）和爬升角（垂直方向）的变化，如果变化超过最大允许值（45度），则产生惩罚。在原始文献中，只有四个约束条件，分别是：距离成本、威胁成本、飞行高度成本、平滑度成本，本期在四个成本基础上，新加一个碰撞成本。
2025-11-04 09:36:38
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原创 5种2025年一区智能算法实现机器人路径规划，包含简单路径与复杂路径，详细对比实验
其中simplemain.m是简单路径规划，complexmain.m是复杂路径规划。在复杂路径下，其实更能展现一个算法的优劣！因此可以将改进的智能算法用于此模型中，算法替换十分简单！这五种算法都是往期文章发过的优化算法，点击上面文章链接即可跳转。完整代码获取方式：后台回复关键字，不区分大小写。声明：对于作者的原创代码，禁止转售倒卖，违者必究！，对机器人栅格网络路径进行规划。这个代码中，地图的改变十分方便！简单栅格网络路径下的路径规划。复杂栅格网络路径下的路径规划。分为简单路径和复杂路径。
2025-10-30 10:31:49
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原创 多种经典网络模型实现轴承寿命预测，MATLAB代码
滑窗大小（window size） 为𝑙，假如𝑙=3，也就是将30秒内获得的0.3秒数据作为模型输入，同 时滑窗具有滑动量𝑠（slide length），由窗口大小和滑动量共同决定输入数据的选择，具体操作方式如下图，图中表示为当窗口大小为3，滑动量为1时，从原 始振动数据中对数据进行切片，并制作训练数据样本的过程。之所以采用这些比较简单的方法，是因为发现近期后台有不少同学，明明想替换一下数据，或者更换一下网络模型，但是却面对比较复杂的特征提取方法或者比较复杂的网络而无从下手，改起来很是费劲。
2025-10-29 09:27:38
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原创 基于多分辨率mel分析的3DCNN轴承故障诊断方法，MATLAB代码
的矩阵，其中1000是样本量，每个故障取了200个样本，2048是特征。这里重点学怎么把3DCNN特征送入SVM，只要你会送入SVM你就会送入其他机器学习分类器，再配合一些优化算法，这组合的新方法不就来了嘛！一共加载10种数据，然后取每个数据的DE_time（%DE是驱动端数据 FE是风扇端数据 BA是加速度数据 选择其中一个就行）设置滑动窗口w，每个数据的故障样本点个数s，每个故障类型的样本量m。设置滑动窗口w，每个数据的故障样本点个数s，每个故障类型的样本量m。还在冥思苦想创新点的童鞋，尽快看过来了！
2025-10-22 09:45:37
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转载 重磅发布！建议所有研究生及技术人员都去学一遍，赢麻了！！！
中国科学院、清华大学等科研机构的高级专家。主要从事机器学习与数据挖掘、数据可视化和软件开发、系统建模与仿真研究工作，具有丰富的科研经验，熟练掌握如MATLAB、Python、深度学习、PyTorch、Tensorflow、Keras、神经网络、支持向量机、决策树、随机森林等，以及群优化算法，如遗传算法、蚁群算法、蝙蝠算法等，近些年一直在对深度学习核心技术进行研究，主持参与多项相关重点项目研发及基金项目，主编《MATLAB智能算法30个案例分析》、《MATLAB神经网络43个案例分析》等相关著作。
2025-10-21 09:01:27
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原创 高被引一区优化算法——雪橇犬优化算法
雪橇犬体格健壮、力量充沛、肌肉发达且被毛浓密，同时兼具忠诚与智慧，拥有出色的方向辨识能力和敏锐的嗅觉，因此被驯化为运输与交通的重要工具。位于队伍最前端的两只犬被称为头犬，它们必须具备卓越的领导力和组织能力，才能带领其他成员安全穿越森林与雪地等复杂地形，同时还需保持优良体魄，以维持长途行进所需的耐力与力量。在此，若某个体的适应度值更优，则认为其具有更强的工作能力。如下图所示，这些雪橇犬以领头犬为标杆进行强化训练，同时主人根据自身训练经验对每只犬实施差异化培养，加速其成长为优质雪橇犬，由下式表示。
2025-10-15 09:58:05
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原创 2025年10月最新优化算法——混沌增强领导者黏菌算法
这些策略被系统整合，使得CELSMA在应对高维、多约束的工程优化问题时，兼具卓越的全局探索能力与精进的局部开采性能。（3）位置更新决策。所实现的混沌映射包括 Logistic、Tent、Chebyshev、Singer、Sine、Piecewise、Sinusoidal、Circle、Iterative 与 Gauss 映射，每种映射均具备独特的动态特性。下图展示了混沌映射与算法框架的完整集成方案，其中清晰呈现了 CELSMA 的整体流程，包括混沌映射选择、领导者引导更新、自适应收缩及适应度评估等环节。
2025-10-14 09:25:40
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原创 2025年最新优化算法——汉尼拔·巴卡优化器 (Hannibal Barca Optimizer, HBO)
作为迦太基的“战略之神”，汉尼拔不仅以其标志性的“钳形攻势”在战场上以弱胜强，更在漫长的敌后作战中，展现出对地形、盟友与敌情的超凡洞察力，从而屡次以出奇制胜的决策扭转战局。其核心策略包括：模拟坎尼会战的三重战术包围、基于历史阵线推移的趋势感知，以及创新的视差学习机制，动态平衡战略奇袭与战术探索。在此框架下，采用迦太基军队的视角进行阐述。该数学表述使得模拟能够探索战术机动的多种变化——汉尼拔位置引导攻击方朝向最优结果演进，而杰罗姆位置则影响防守方的响应策略，从而增强模拟的真实性与战略深度。
2025-10-13 10:17:26
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原创 融合CWT-CBAM-Resnet18轴承迁移故障诊断，附MATLAB代码
将原始时域信号每2048个数据点组成一个样本，为了保证每个数据点都能采集到，相邻的样本点会有重叠的1048个数据点，滑动窗口的步长为1000。可以看到第二列的电机载荷分为0、1、2、3四种工况，这里只取故障直径为0.1778、0.3556、0.5334mm时的四种工况。-Resnet18模型的残差模块和CBAM模块进行冻结，只对全连接层进行微调，实现在工况1、2、3下的迁移学习。将第一步得到的四种不同工况的数据进行同步提取小波变换，提取的图片放在了相应的“工况x连续小波变换时频图”文件夹内。
2025-10-11 10:14:37
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原创 并行iTransformer-GRU-SHAP分析的轴承寿命预测，不只是模型，更是一个寿命预测对比的框架，可以添加任何对比模型
滑窗大小（window size） 为𝑙，假如𝑙=3，也就是将30秒内获得的0.3秒数据作为模型输入，同 时滑窗具有滑动量𝑠（slide length），由窗口大小和滑动量共同决定输入数据的选择，具体操作方式如下图，图中表示为当窗口大小为3，滑动量为1时，从原 始振动数据中对数据进行切片，并制作训练数据样本的过程。除了轴承1,轴承2，3都可以的哦！本期推文不仅仅是搭建一个创新网络，更是提供一个基于深度学习轴承寿命预测的框架，在这个框架中你可以非常方便的添加自己的模型进行对比，并且得到丰富的可视化图形。
2025-10-09 09:05:39
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原创 2025年9月最新优化算法——杜鹃鲶鱼优化器
这种被称为"水下伪装大师"的杜鹃鲶鱼，不仅拥有卓越的猎食能力，更演化出惊人的拟态策略——它能精确模仿慈鲷的卵粒形态，骗过宿主完成寄生过程。在接近慈鲷并最终完成入侵的过程中，杜鹃鲶鱼会对慈鲷的运动产生不同程度的影响——即由于杜鹃鲶鱼聚集度的增加，慈鲷会逐渐感知入侵者的存在并作出相应的混沌反馈。值得注意的是，杜鹃鲶鱼在搜索过程中难以完全掌握水域中的食物信息，这意味着它们需要适应不同的环境条件并根据环境调整搜索行为，在充分探索食物空间的同时快速形成包围以防止猎物逃脱。条件时，将触发个体与种群的警戒机制。
2025-09-22 09:28:00
1215
原创 2025年9月最新优化算法——青蒿素黏菌算法
研究人员从这两种自然机制中获得灵感，建立了ASMA的数学模型，模拟了黏菌的正负反馈觅食策略与青蒿素的梯度响应特性，实现了探索与开发过程的动态平衡。相应地，在AO算法中，搜索代理最初分散在解空间中以实现全局探索，从而获得对解空间格局的整体认知。随着搜索进程推进，代理的运动逐渐受到青蒿素启发的扩散机制影响。] 的转变，增强了ASMA在全局与局部搜索之间保持平衡的能力，有助于发现高质量解的同时避免陷入局部最优。下图所示的ASMA框架阐释了青蒿素引导的探索、SMA启发的开发以及维持多样性的自适应突变机制的集成。
2025-09-17 09:43:07
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原创 两种经典数据集故障诊断，连续小波变换-ResNet，CNN-SVM，CNN-BiGRU，CNN-LSTM，MATLAB代码
一共加载10种数据，然后取每个数据的DE_time（%DE是驱动端数据 FE是风扇端数据 BA是加速度数据 选择其中一个就行）③为了方便模型的训练，以及考虑到计算机的内存，将时频图重新调整为64×64×3的尺寸，并保存提取到的特征数据。③为了方便模型的训练，以及考虑到计算机的内存，将时频图重新调整为64×64×3的尺寸，并保存提取到的特征数据。2.设置滑动窗口w，每个数据的故障样本点个数s，每个故障类型的样本量m。NNLSTM，CNNSVM模型，将特征数据送入模型，
2025-09-16 09:32:38
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原创 2025年9月最新优化算法——袋鼠逃逸优化算法
其核心策略包括：之字形探索、长距跳跃逃逸，以及基于邻近精英与随机同伴的自适应局部搜索，并辅以独特的“诱饵投放”机制，防止过早收敛、保持群体多样性。这一设计使得个体能够远离当前位置，从而探索更广阔的区域，增强种群的多样性并引入更多随机性，特别适用于优化的早期阶段。仅保留性能有所提升的个体，使袋鼠能够从最成功的经验中学习，同时舍弃效果较差的解。在迭代初期，模型会赋予较高的能量水平，以反映袋鼠旺盛的逃逸行为，从而促进快速且广域的探索。在能量较高的情况下，袋鼠会进行大跨度的跃迁，以便搜索空间中更遥远的部分。
2025-09-08 09:17:30
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原创 pytorch框架，4种顶会注意力机制融合1D-CNN的滚动轴承故障诊断
其中原始的1DCNN准确率为97.5%，ECA-1DCNN准确率：99.21875%，CBAM-1DCNN准确率：99.53125%，GAM-1DCNN准确率：100%。对原始轴承数据添加信噪比为1.2的情况下，原始的1DCNN结果如下，测试集准确率为：97.5%驱动端轴承，采样频率为12 kHz，转速为1797 r/min，负载设定。对原始轴承数据添加信噪比为1.2的情况下，融合CBAM注意力机制。对原始轴承数据添加信噪比为1.2的情况下，融合GAM注意力机制。其中的AM表示注意力机制模块，
2025-09-03 10:03:02
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原创 2025年发文必备数据集，7大AI电池寿命建模数据集
数据以 Excel 文件为例，包含基础参数（数据点编号、测试时间、循环次数、电流、电压、放电容量）、衍生参数（内阻、电压变化率、交流阻抗）及状态标识（工步编号、燃料电池数据标识），采集频率为每秒 1–5 个点（恒压充电后期频率降低）。两数据集共同构成完整的电池充放电生命周期。该数据集通过高精度实验控制获得，以秒级时间序列记录电压、电流、温度等关键参数，采用统一的 C/20 放电速率与 0.5C 充放电规程，并在恒温环境（以 25°C 为主，部分涵盖 0°C 和 45°C）下完成采集，确保数据一致性。
2025-09-01 09:09:36
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原创 还有谁不会水论文？16种数据分解+53种熵特征提取+N种机器学习分类实现故障诊断全流程！
高先磊,赵佰亭,贾晓芬.基于OCSSA优化VMD的滚动轴承故障诊断方法[J/OL].重庆工商大学学报(自然科学版),1-8[2024-04-18].王新颖,林振源,胡磊磊,等.基于VMD排列熵与FASSA-SVM的滚动轴承故障研究[J].工业安全与环保,2023,49(03):63-68.路晓鹏,陈桂平,蒋超鹉,等.基于VMD排列熵与ELM的滚动轴承故障诊断[J].装备制造技术,2023,(12):24-27+50.可以看到，本篇代码汇总了很多常见的和不常见数据分解算法，这方面的参考论文实在是太多了！
2025-08-29 10:03:55
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原创 2025年8月最新优化算法——黑胸无刺蜂优化算法
科研人员从这种“因境而变”的调控机制中汲取灵感，将其转化为算法的核心逻辑：通过模拟蜂群在不同温度下的建造与调节行为，动态平衡全局开发与局部探索，赋予搜索过程以灵活性与适应性。在 10–17 ℃ 的温度范围内，该机制能够激活蜜蜂的产热功能，使工蜂聚集在幼虫及巢脾附近，通过持续振翅产生热量，从而维持蜂巢内部的温度稳定，确保幼虫和巢脾的正常发育。其工蜂体型微小，体长约 3.9–4.3 mm，如下图所示，但尽管体积有限，它们在蜂群中能够高效协作，完成复杂的建巢与调温任务。为材料的导热系数（单位：W/m·℃）。
2025-08-27 09:30:47
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原创 12种算法优化CNN-BiLSTM-Attention多特征输入单步预测
数据包含特征如下：测风塔10m风速(m/s) 、测风塔30m风速(m/s) 、测风塔50m风速(m/s) 、测风塔70m风速(m/s)、 轮毂高度风速(m/s) 、测风塔10m风向(°) 、测风塔30m风向(°) 、测风塔50m风向(°) 、测风塔70m风向(°)、 轮毂高度风向(°) 、温度(°) 、气压(hPa)、 湿度(%) 实际发电功率（mw）。最后一列是2点15的功率。因此，在CNN-BiLSTM模型中引入Attention能够很好的解决原有模型忽略部分重要特征信息的问题，从而提高模型预测精度。
2025-08-25 09:22:16
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原创 2025年8月最新优化算法——云漂移优化算法
科研人员从中汲取智慧，将云的动态特性转化为独特的优化逻辑：通过自适应权重调整模拟云的实时漂移行为，借概率性移动策略在搜索空间中灵活穿梭。该策略源于不可预测的大气条件下云的随机漂移行为，使得即便表现较差的粒子也有机会探索新的区域，这对于跳出局部最优至关重要。在自适应权重更新公式中取值 0.3 与 0.7，系通过大量实证调参获得，其作用是控制缩放因子在区间 [0.3, 1.0] 内变化，从而在保持群体多样性的同时，自适应地平衡探索与开发过程。该方法模拟了云的自然行为，即主要的大气力会作用于其邻近的粒子。
2025-08-21 09:03:42
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原创 20种优化算法优化CATBOOST参数实现分类，MATLAB与Python魔幻联动
首先不得不说，采用python语言实现CatBoost，确实是非常简单，网上的案例也非常多！之前也推出过关于该数据的分类，一般的分类器也就值80~93%之间，像Catboost这样直接到95以上的分类器，实属罕见，足以看出其分类能力优秀！之后你还想采用MATLAB实现一些复杂的网络，只要python能实现的，那MATLAB就都能实现。音乐语音类特征数据，前面几期也经常用到该数据，采用其他分类器准确率最高的时候也就是93%左右，而本篇的CATBOOST能达到95%，不得不说，CATBOOST的性能确实强悍！
2025-08-17 09:30:48
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原创 2025年二区优化算法——思维创新策略
面对复杂而多变的问题，人类往往并非一味追求唯一的“完美答案”，而是善于借鉴成功经验，汲取他人的有效策略，通过不断筛选与调整，在全局中寻找更优的可能。与传统依赖探索与开发平衡的元启发式方法不同，TIS 以思维的创新性驱动优化过程，让算法在面对高复杂度、多约束的工程问题时，依旧能够展现出稳健的全局搜索能力与持续的性能提升潜力。总之，引入创新思维有效引导个体进行多向思考，最大化问题空间的探索与开发能力，增强了算法的适应性和实用性，使其适用于多种类型的优化问题。代表通过思维创新策略获得的最新个体解的位置。
2025-08-13 09:14:21
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原创 物理信息神经网络(PINN)解决金属热传导问题（MATLAB代码）
近年来，一个叫物理信息神经网络（Physics-Informed Neural Networks, PINN）的新范式横空出世，它巧妙地将神经网络的强大拟合能力与物理定律结合起来，为求解PDEs提供了一条全新的路径。于是，我们在计算域内部随机撒下一大批点（代码中称为phys点或配置点），在这些点上计算 f 的值，然后计算这些值的均方误差。这部分确保神经网络在t=0时刻的输出与已知解u(x,0) = sin(πx)一致，换句话说，就是告诉网络"在起始时刻，温度分布应该符合正弦分布"。
2025-08-12 09:02:22
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原创 2025年一区优化算法——投影迭代优化器
PIMO 巧妙地融合了Kaczmarz 方法的行空间投影思想与随机梯度下降（SGD）的鲁棒自适应特性，提出四种核心算子：初始化扰动、精细投影、随机修正与全局引导，从而在保持搜索广度的同时，实现对局部最优的有效规避。在此背景下，本文受到投影方法的启发，设计了一种基于投影-迭代方法的优化器（Projection-Iterative-Methods-based Optimizer, 简称 PIMO）。投影的核心思想是：当当前解违反约束条件时，通过投影操作将其映射至约束区域，从而使其成为一个可行解。
2025-08-06 09:21:38
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原创 2025年7月一区优化算法——混合樽海鞘开普勒优化算法
灵感源自深海中优雅游动的樽海鞘（Salp）群体与开普勒行星运动定律之间的奇妙结合，SSAKOA模拟了樽海鞘在群体搜索中的协同行为，并借助行星轨道的运动模式，引入轨道式剖面搜索策略，实现了全局探索与局部开发的高效耦合。它动态地反映了个体解与最优解之间的相对位置关系，决定了解向全局最优方向靠拢的程度，从而在算法执行过程中实现基于“引力吸引”的自适应搜索行为，平衡探索广度与收敛精度。在KOA算法中，物体的速度主要受其与太阳距离的影响，由引力决定轨道速度。本节介绍所提出的混合优化方法的基本动机及其完整的数学框架。
2025-08-04 09:27:42
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原创 2025年优化算法——整体集群优化算法
整体集群优化算法（Holistic Swarm Optimization, HSO）是一种基于群体全局感知的智能搜索策略，通过融合所有个体的信息来协同更新每个解的位置，从而打破传统算法“局部视角”带来的搜索局限性。HSO算法采用整体集群视角，结合自适应机制，构建了一个稳健的框架，能够有效解决优化问题，确保搜索空间的充分探索与高效利用。综上所述，基于模拟退火（SA）的选择算子使得在某次迭代中，某一解接受适应度较之前下降的新位置的概率与该适应度下降的幅度成反比，且该概率会随着迭代的推进逐步减小。
2025-08-01 10:09:50
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