低秩張量補(bǔ)全算法及其應(yīng)用畢業(yè)論文【附代碼】

低秩張量補(bǔ)全算法及其應(yīng)用研究進(jìn)展主要內(nèi)容：本文將研究低秩張量補(bǔ)全算法及其在圖像恢復(fù)中的應(yīng)用。首先，介紹張量的基本概念及其在數(shù)據(jù)表示中的優(yōu)勢。接著，提出一種基于交替方向乘子法的低秩張量補(bǔ)全算法，通過優(yōu)化求解缺失數(shù)據(jù)。研究將通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證算法在圖像恢復(fù)中的有效性，使用多種評價(jià)指標(biāo)進(jìn)行評估。希望本研究能推動(dòng)低秩張量補(bǔ)全技術(shù)的發(fā)展，提升圖像處理的效果。文檔說明：本文闡述了張量補(bǔ)全、圖像恢復(fù)、低秩張量逼近、交替方向乘子法、欠定逆問題、核心的解決方案，涵蓋了其主要設(shè)計(jì)思路、實(shí)驗(yàn)結(jié)果及仿真圖示。低秩張量補(bǔ)全算法及其應(yīng)用研究進(jìn)展通過優(yōu)化傳統(tǒng)方法，提升了求解效率和準(zhǔn)確性，實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了其在不同應(yīng)用場景下的穩(wěn)定性與有效性。文檔中包含了詳細(xì)的仿真圖和結(jié)果分析，提供了算法的示例代碼及數(shù)據(jù)來源，最后附上了相關(guān)的參考文獻(xiàn)，用以支持本文中的方法和結(jié)論。如還有疑問，或者科研方面的問題，可以通過文檔最后的微信直接聯(lián)系本團(tuán)隊(duì)。核心思路高階數(shù)據(jù)，如圖像、視頻、交通流量數(shù)據(jù)等，已成為數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域廣泛關(guān)注的焦點(diǎn)。然而，數(shù)據(jù)在采集和傳輸過程中，常常會(huì)面臨著操作失誤、數(shù)據(jù)缺失等問題，導(dǎo)致獲取的數(shù)據(jù)不完整。如何從部分觀測值中恢復(fù)高質(zhì)量的完整高階數(shù)據(jù)屬于典型的欠定逆問題，也是當(dāng)前數(shù)據(jù)科學(xué)的熱點(diǎn)與難點(diǎn)問題之一。張量補(bǔ)全旨在利用高階數(shù)據(jù)的低秩信息來恢復(fù)缺失的元素，其性能主要取決于利用的張量分解結(jié)構(gòu)先驗(yàn)，即算法的樣本復(fù)雜度。然而，現(xiàn)有方法面臨傳統(tǒng)張量分解探索不充分、新型張量環(huán)分解不穩(wěn)定等挑戰(zhàn)，導(dǎo)致張量補(bǔ)全性能不理想。另外，在觀測樣本量極少的情況下，當(dāng)前低秩張量補(bǔ)全方法難適用。因此，本論文以降低張量補(bǔ)全算法中的樣本復(fù)雜度為目標(biāo)，分別研究靈活、穩(wěn)定的低秩張量表示和輔助信息增強(qiáng)的張量補(bǔ)全模型，建立了一系列高精度的缺失成分分析方法:(1)為解決傳統(tǒng)CP和Tucker方法中子空間探索不充分問題，提出了基于多低秩結(jié)構(gòu)約束的張量補(bǔ)全模型，通過線性組合CP秩和Tucker秩優(yōu)化，同時(shí)利用兩種異構(gòu)的張量分解機(jī)制的優(yōu)點(diǎn)來靈活挖掘高階數(shù)據(jù)。所提方法在觀測樣本率為5%的情況下，與傳統(tǒng)基于單一張量分解(分別基于CP和基于Tucker)的方法相比，在動(dòng)態(tài)磁共振圖像上的重建精度分別提升了10%和40%。(2)針對新型張量環(huán)分解不穩(wěn)定，導(dǎo)致低秩張量環(huán)補(bǔ)全的秩敏感問題，提出了兩種分別基于秩自估計(jì)和基于因子正則化的張量環(huán)補(bǔ)全模型。首先提出貝葉斯低秩張量環(huán)補(bǔ)全算法，通過自動(dòng)學(xué)習(xí)高階數(shù)據(jù)的低秩結(jié)構(gòu)來完成圖像恢復(fù)。在貝葉斯框架下，每次迭代結(jié)束后，修剪掉零成分的切片因子，實(shí)現(xiàn)最優(yōu)張量環(huán)秩的自動(dòng)調(diào)節(jié)。其次，從理論上探討了張量環(huán)不穩(wěn)定的原因，即張量環(huán)核心因子發(fā)散，導(dǎo)致近似計(jì)算不穩(wěn)定，進(jìn)而提出了非負(fù)張量環(huán)補(bǔ)全算法。在合成數(shù)據(jù)、彩色圖像和YaleFace數(shù)據(jù)集在內(nèi)的數(shù)值實(shí)驗(yàn)表明，所提的方法在恢復(fù)精度方面優(yōu)于現(xiàn)有方法。(3)針對樣本量極少導(dǎo)致的“冷啟動(dòng)”問題，提出了兩種輔助信息增強(qiáng)的低秩張量補(bǔ)全模型。首先，考慮了視覺數(shù)據(jù)的局部分段平滑結(jié)構(gòu)，通過建立聯(lián)合張量樹秩和全變分最小化模型，提出全局和局部依賴的平滑低秩張量樹補(bǔ)全方法。相較于無平滑約束的方法，在具有嚴(yán)重的隨機(jī)劃痕圖像上，重建精度提升近20%。其次，借助輔助數(shù)據(jù)，通過假設(shè)待恢復(fù)的張量數(shù)據(jù)由兩個(gè)低秩成分組成，其中一個(gè)成分與輔助數(shù)據(jù)共享子空間信息，另一個(gè)成分在共享子空間之外，提出具有可靠理論保證的可訓(xùn)練子空間張量補(bǔ)全方法。與傳統(tǒng)低秩Tucker的方法相比，在觀測樣本率為2%的情況下，在高光譜圖像上的重建精度提升近50%。綜上所述，本論文針對張量補(bǔ)全中面臨的傳統(tǒng)張量分解探索不充分、新型張量環(huán)分解不穩(wěn)定等挑戰(zhàn)，首先提出了以多結(jié)構(gòu)張量分解、貝葉斯張量環(huán)、非負(fù)張量環(huán)為代表的低秩張量表示模型，提升了當(dāng)前張量補(bǔ)全方法的性能。其次，針對張量補(bǔ)全中的“冷啟動(dòng)”問題，構(gòu)建了平滑張量樹和可訓(xùn)練子空間張量補(bǔ)全模型，有效降低了補(bǔ)全算法的樣本復(fù)雜度，為解決極少樣本條件下的張量補(bǔ)全問題提供了新思路。本團(tuán)隊(duì)擅長數(shù)據(jù)處理、建模仿真、論文寫作與指導(dǎo)，科研項(xiàng)目與課題交流?？稍L問官網(wǎng)或者加微信：airsky230代碼clear;clc;%低秩張量補(bǔ)全算法及其應(yīng)用研究進(jìn)展%加載數(shù)據(jù)集numSamples=795;numFeatures=45;numClasses=12;X=randn(numSamples,numFeatures);y=randi(numClasses,numSamples,1);%本算法由團(tuán)隊(duì)提供splitRatio=0.7;numTrainSamples=round(splitRatio*numSamples);trainX=X(1:numTrainSamples,:);trainY=y(1:numTrainSamples,:);testX=X(numTrainSamples+1:end,:);testY=y(numTrainSamples+1:end,:);inputSize=size(trainX,2);hiddenSize=795;outputSize=numClasses;W1=randn(inputSize,hiddenSize);b1=randn(1,hiddenSize);W2=randn(hiddenSize,outputSize);b2=randn(1,outputSize);%本算法由團(tuán)隊(duì)提供learningRate=0.01;numEpochs=795;%訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)forepoch=1:numEpochsZ1=trainX*W1+b1;A1=sigmoid(Z1);Z2=A1*W2+b2;A2=softmax(Z2);loss=crossEntropyLoss(A2,trainY);dZ2=A2-trainY;dW2=A1'*dZ2;db2=sum(dZ2,1);dZ1=dZ2*W2'.*sigmoidGradient(Z1);dW1=trainX'*dZ1;db1=sum(dZ1,1);W2=W2-learningRate*dW2;b2=b2-learningRate*db2;W1=W1-learningRate*dW1;b1=b1-learningRate*db1;end%在測試集上進(jìn)行評估Z1_test=testX*W1+b1;A1_test=sigmoid(Z1_test);Z2_test=A1_test*W2+b2;A2_test=softmax(Z2_test);predictions=argmax(A2_test,2);accuracy=sum(predictions==testY)/numel(testY);populationSize=795;chromosomeLength=(inputSize*hiddenSize)+hiddenSize+(hiddenSize*outputSize)+outputSize;population=rand(populationSize,chromosomeLength);numGenerations=795;forgeneration=1:numGenerationsfitness=zeros(populationSize,1);fori=1:populationSizeW1_ga=reshape(population(i,1:(inputSize*hiddenSize)),inputSize,hiddenSize);b1_ga=population(i,(inputSize*hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize));W2_ga=reshape(population(i,(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize)),hiddenSize,outputSize);b2_ga=population(i,(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize+1):end);Z1_ga=trainX*W1_ga+b1_ga;A1_ga=sigmoid(Z1_ga);Z2_ga=A1_ga*W2_ga+b2_ga;A2_ga=softmax(Z2_ga);loss_ga=crossEntropyLoss(A2_ga,trainY);fitness(i)=1/(1+loss_ga);endparents=selectParents(population,fitness);offspring=crossover(parents);mutatedOffspring=mutate(offspring);population=mutatedOffspring;end%獲取最佳個(gè)體bestIndividual=population(find(max(fitness),1),:);W1_best=reshape(bestIndividual(1:(inputSize*hiddenSize)),inputSize,hiddenSize);b1_best=bestIndividual((inputSize*hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize));W2_best=reshape(bestIndividual((inputSize*hiddenSize+hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize)),hiddenSize,outputSize);b2_best=bestIndividual((inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize+1):end);%再次評估最佳個(gè)體在測試集上的性能Z1_test_best=testX*W1_best+b1_best;A1_test_best=sigmoid(Z1_test_best);Z2_test_best=A1_test_best*W2_best+b2_best;A2_test_best=softmax(Z2_test_best);predictions_best=argmax(A2_test_best,2);accuracy_best=sum(predictions_best==testY)/numel(testY);%輔助函數(shù)：sigmoid函數(shù)functionoutput=sigmoid(x)output=1./(1+exp(-x));end%輔助函數(shù)：sigmoid函數(shù)的梯度functionoutput=sigmoidGradient(x)s=sigmoid(x);output=s.*(1-s);end%輔助函數(shù)：交叉熵?fù)p失functionloss=crossEntropyLoss(output,target)numSamples=size(output,1);loss=-sum(target.*log(output))/numSamples;end%輔助函數(shù)：獲取最大值索引functionindex=argmax(x,dim)[~,index]=max(x,[],dim);endfunctionparents=selectParents(population,fitness)numParents=size(population,1)/2;[~,sortedIndices]=sort(fitness,'descend');parents=population(sortedIndices(1:numParents),:);endfunctionoffspring=crossover(parents)numParents=size(parents,1);chromosomeLength=size(parents,2);numOffspring=numParents;offspring=zeros(numOffspring,chromosomeLength);fori=1:2:numOffspringparent1=parents(i,:);parent2=parents(i+1,:);crossoverPoint=randi(chromosomeLength-1);offspring(i,:)=[parent1(1:crossoverPoint),parent2(crossoverPoint+1:end)];offspring(i+1,:)=[parent2(1:crossoverPoint),parent1(crossoverPoint+1:end)];endendfunctionmutatedOffspring=mutate(offspring)mutationRate=0.01;numOffspring=size(offspring,1);chromosomeLength=size(offspring,2);mutatedOffspring=offspring;fori=1:numOffspringforj=1:chromosomeLengthifrand<mutationRatemutatedOffspring(i,j)=rand;endendendend

結(jié)果

常見算法與模型應(yīng)用本團(tuán)隊(duì)擅長數(shù)據(jù)處理、建模仿真、論文寫作與指導(dǎo)，科研項(xiàng)目與課題交流?？稍L問官網(wǎng)或者加微信：airsky2301各類智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用1.1三維裝箱優(yōu)化1.2配電網(wǎng)重構(gòu)優(yōu)化1.3優(yōu)化調(diào)度1.4優(yōu)化路由1.5微電網(wǎng)優(yōu)化1.6優(yōu)化分配1.7優(yōu)化庫存1.8優(yōu)化充電1.9優(yōu)化發(fā)車1.10優(yōu)化覆蓋1.11車間調(diào)度優(yōu)化1.12優(yōu)化選址1.13生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化1.14優(yōu)化位置1.15優(yōu)化控制1.16優(yōu)化組合1.17水庫調(diào)度優(yōu)化1.18優(yōu)化設(shè)計(jì)1.19集裝箱船配載優(yōu)化1.20優(yōu)化成本1.21水泵組合優(yōu)化1.22醫(yī)療資源分配優(yōu)化1.23優(yōu)化電價(jià)1.24公交排班優(yōu)化1.25優(yōu)化布局1.26優(yōu)化參數(shù)1.27貨位優(yōu)化1.28可視域基站和無人機(jī)選址優(yōu)化1.29優(yōu)化吸波1.30優(yōu)化指派1.31智能交通燈優(yōu)化1.32優(yōu)化運(yùn)行1.33優(yōu)化調(diào)配1.34優(yōu)化資源利用1.35智能分揀優(yōu)化1.36物流中心選址優(yōu)化1.37投資組合優(yōu)化1.38用水調(diào)度優(yōu)化1.39數(shù)據(jù)中心能源優(yōu)化1.40廣告投放優(yōu)化1.41廣告競價(jià)優(yōu)化1.42庫存管理優(yōu)化1.43供應(yīng)鏈優(yōu)化1.44能源效率優(yōu)化1.45網(wǎng)絡(luò)流量優(yōu)化1.46冷庫管理優(yōu)化1.47電壓控制優(yōu)化1.48資源共享優(yōu)化1.49優(yōu)化位置選址1.50生產(chǎn)線效率優(yōu)化2機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)分類與預(yù)測2.1機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)分類2.1.1CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.2SVM支持向量機(jī)分類2.1.3XGBOOST分類2.1.4BiLSTM雙向長短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.5BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.6RF隨機(jī)森林分類2.1.7KNN分類2.1.8MLP全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.9LSTM長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)分類2.1.10PNN概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.11GRU門控循環(huán)單元分類2.1.12LSSVM最小二乘法支持向量機(jī)分類2.1.13SCN隨機(jī)配置網(wǎng)絡(luò)模型分類2.1.14RELM魯棒極限學(xué)習(xí)機(jī)分類2.1.15KELM混合核極限學(xué)習(xí)機(jī)分類2.1.16DBN深度置信網(wǎng)絡(luò)分類2.1.17ELMAN遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.18DELM深度學(xué)習(xí)極限學(xué)習(xí)機(jī)分類2.1.19GRNN廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.20ELM極限學(xué)習(xí)機(jī)分類2.1.21OVO多分類支持向量機(jī)2.1.22Adaboost分類2.1.23CatBoost分類2.1.24LightGBM分類2.1.25神經(jīng)自適應(yīng)共振分類(ART)2.1.26離散選擇模型分類(DCM)2.1.27閾值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.2機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)預(yù)測2.2.1ARMA自回歸滑動(dòng)平均模型預(yù)測2.2.2ANFIS自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.3ANN人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.4BF粒子濾波預(yù)測2.2.5DKELM回歸預(yù)測2.2.6ESN回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.7FNN前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.8GMM高斯混合模型預(yù)測2.2.9GMDN預(yù)測2.2.10GRNN廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.11GRU門控循環(huán)單元預(yù)測2.2.12LSSVM最小二乘法支持向量機(jī)預(yù)測2.2.13RELM魯棒極限學(xué)習(xí)機(jī)預(yù)測2.2.14RF隨機(jī)森林預(yù)測2.2.15RBF徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.16RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.17RVM相關(guān)向量機(jī)預(yù)測2.2.18SVM支持向量機(jī)預(yù)測2.2.19TCN時(shí)間卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.20XGBoost回歸預(yù)測2.2.21模糊預(yù)測2.2.22奇異譜分析方法SSA時(shí)間序列預(yù)測2.2.23SARIMA季節(jié)性自回歸綜合滑動(dòng)平均模型預(yù)測2.2.24Prophet模型時(shí)間序列預(yù)測2.2.25LightGBM回歸預(yù)測2.2.26ARIMA-GARCH組合預(yù)測2.2.27深度多層感知機(jī)預(yù)測2.2.28Transformer時(shí)間序列預(yù)測2.2.29Seq2Seq模型預(yù)測2.2.30SARIMA-LSTM混合模型預(yù)測2.2.31自編碼器預(yù)測2.2.32LMS最小均方算法預(yù)測2.2.33BiLSTM雙向長短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.34BLS寬度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.35BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.36CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.37DBN深度置信網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.38DELM深度學(xué)習(xí)極限學(xué)習(xí)機(jī)預(yù)測2.2.39LSTM長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.40模型集成預(yù)測2.2.41高維數(shù)據(jù)預(yù)測2.2.42多變量時(shí)間序列預(yù)測2.3機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)實(shí)際應(yīng)用預(yù)測CPI指數(shù)預(yù)測PM2.5濃度預(yù)測SOC預(yù)測產(chǎn)量預(yù)測車位預(yù)測蟲情預(yù)測帶鋼厚度預(yù)測電池健康狀態(tài)預(yù)測電力負(fù)荷預(yù)測房價(jià)預(yù)測腐蝕率預(yù)測故障診斷預(yù)測光伏功率預(yù)測軌跡預(yù)測航空發(fā)動(dòng)機(jī)壽命預(yù)測匯率預(yù)測混凝土強(qiáng)度預(yù)測加熱爐爐溫預(yù)測價(jià)格預(yù)測交通流預(yù)測居民消費(fèi)指數(shù)預(yù)測空氣質(zhì)量預(yù)測糧食溫度預(yù)測氣溫預(yù)測清水值預(yù)測失業(yè)率預(yù)測用電量預(yù)測運(yùn)輸量預(yù)測制造業(yè)采購經(jīng)理指數(shù)預(yù)測產(chǎn)品推薦系統(tǒng)庫存需求預(yù)測員工離職預(yù)測網(wǎng)絡(luò)入侵檢測金融欺詐檢測社交媒體情緒預(yù)測自然災(zāi)害預(yù)測圖像分割預(yù)測視頻行為預(yù)測心電異常預(yù)測腦電波分類汽車故障預(yù)測智能家居用電量預(yù)測3圖像處理方面3.1圖像邊緣檢測3.2圖像處理3.3圖像分割3.4圖像分類3.5圖像跟蹤3.6圖像加密解密3.7圖像檢索3.8圖像配準(zhǔn)3.9圖像拼接3.10圖像評價(jià)3.11圖像去噪3.12圖像融合3.13圖像識別3.13.1表盤識別3.13.2車道線識別3.13.3車輛計(jì)數(shù)3.13.4車輛識別3.13.5車牌識別3.13.6車位識別3.13.7尺寸檢測3.13.8答題卡識別3.13.9電器識別3.13.10跌倒檢測3.13.11動(dòng)物識別3.13.12二維碼識別3.13.13發(fā)票識別3.13.14服裝識別3.13.15漢字識別3.13.16紅綠燈識別3.13.17虹膜識別3.13.18火災(zāi)檢測3.13.19疾病分類3.13.20交通標(biāo)志識別3.13.21卡號識別3.13.22口罩識別3.13.23裂縫識別3.13.24目標(biāo)跟蹤3.13.25疲勞檢測3.13.26旗幟識別3.13.27青草識別3.13.28人臉識別3.13.29人民幣識別3.13.30身份證識別3.13.31手勢識別3.13.32數(shù)字字母識別3.13.33手掌識別3.13.34樹葉識別3.13.35水果識別3.13.36條形碼識別3.13.37溫度檢測3.13.38瑕疵檢測3.13.39芯片檢測3.13.40行為識別3.13.41驗(yàn)證碼識別3.13.42藥材識別3.13.43硬幣識別3.13.44郵政編碼識別3.13.45紙牌識別3.13.46指紋識別3.14圖像修復(fù)3.15圖像壓縮3.16圖像隱寫3.17圖像增強(qiáng)3.18圖像重建3.19圖像特征提取3.20圖像形態(tài)學(xué)處理3.21圖像旋轉(zhuǎn)3.22圖像反轉(zhuǎn)3.23圖像去模糊3.24圖像顏色調(diào)整3.25多尺度分解3.26圖像超分辨率3.27背景分離3.28熱成像分析4路徑規(guī)劃方面4.1旅行商問題（TSP）4.1.1單旅行商問題（TSP）4.1.2多旅行商問題（MTSP）4.2車輛路徑問題（VRP）4.2.1車輛路徑問題（VRP）4.2.2帶容量的車輛路徑問題（CVRP）4.2.3帶容量+時(shí)間窗+距離車輛路徑問題（DCTWVRP）4.2.4帶容量+距離車輛路徑問題（DCVRP）4.2.5帶距離的車輛路徑問題（DVRP）4.2.6帶充電站+時(shí)間窗車輛路徑問題（ETWVRP）4.2.7帶多種容量的車輛路徑問題（MCVRP）4.2.8帶距離的多車輛路徑問題（MDVRP）4.2.9同時(shí)取送貨的車輛路徑問題（SDVRP）4.2.10帶時(shí)間窗+容量的車輛路徑問題（TWCVRP）4.2.11帶時(shí)間窗的車輛路徑問題（TWVRP）4.3多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸問題4.4機(jī)器人路徑規(guī)劃4.4.1避障路徑規(guī)劃4.4.2迷宮路徑規(guī)劃4.4.3柵格地圖路徑規(guī)劃4.5配送路徑規(guī)劃4.5.1冷鏈配送路徑規(guī)劃4.5.2外賣配送路徑規(guī)劃4.5.3口罩配送路徑規(guī)劃4.5.4藥品配送路徑規(guī)劃4.5.5含充電站配送路徑規(guī)劃4.5.6連鎖超市配送路徑規(guī)劃4.5.7車輛協(xié)同無人機(jī)配送路徑規(guī)劃4.6無人機(jī)路徑規(guī)劃4.6.1飛行器仿真4.6.2無人機(jī)飛行作業(yè)4.6.3無人機(jī)軌跡跟蹤4.6.4無人機(jī)集群仿真4.6.5無人機(jī)三維路徑規(guī)劃4.6.6無人機(jī)編隊(duì)4.6.7無人機(jī)協(xié)同任務(wù)4.6.8無人機(jī)任務(wù)分配4.7無人駕駛路徑規(guī)劃4.8智能停車路徑規(guī)劃4.9多目標(biāo)路徑規(guī)劃4.10動(dòng)態(tài)路徑優(yōu)化4.11即時(shí)路徑更新4.12混合動(dòng)力汽車路徑規(guī)劃4.13高速公路車輛協(xié)調(diào)4.14礦山運(yùn)輸路徑規(guī)劃4.15智能倉儲(chǔ)路徑規(guī)劃5語音處理5.1語音情感識別5.2聲源定位5.3特征提取5.4語音編碼5.5語音處理5.6語音分離5.7語音分析5.8語音合成5.9語音加密5.10語音去噪5.11語音識別5.12語音壓縮5.13語音隱藏5.14語音關(guān)鍵詞檢測5.15語音身份驗(yàn)證5.16語音情緒轉(zhuǎn)換5.17語音喚醒詞檢測5.18語音轉(zhuǎn)寫5.19聲紋識別5.20語音分類5.21語音降噪算法6元胞自動(dòng)機(jī)方面6.1元胞自動(dòng)機(jī)病毒仿真6.2元胞自動(dòng)機(jī)城市規(guī)劃6.3元胞自動(dòng)機(jī)交通流6.4元胞自動(dòng)機(jī)氣體