廣義模糊推理方法在造紙廢水處理中的應(yīng)用畢業(yè)論文【附代碼】

廣義模糊推理方法在造紙廢水處理中的應(yīng)用研究主要內(nèi)容：本研究將研究廣義模糊推理方法在造紙廢水處理中的應(yīng)用。首先，介紹造紙行業(yè)廢水處理的背景及其重要性。接著，提出一種基于廣義模糊推理的處理模型，以提高廢水處理效果。研究將通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證模型的有效性，并與傳統(tǒng)方法進(jìn)行比較。希望本研究能夠推動廢水處理技術(shù)的發(fā)展。文檔說明：本文闡述了模糊集、模糊控制、廣義模糊集、造紙廢水好氧處理、三支模糊推理、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。廣義模糊推理方法在造紙廢水處理中的應(yīng)用研究通過優(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)。核心思路隨著我國造紙工業(yè)的快速發(fā)展，造紙廢水污染問題日益凸顯，國家環(huán)境保護(hù)部頒布的最新制漿造紙工業(yè)水污染物排放標(biāo)準(zhǔn)(GB3544-2008)對造紙廢水排放指標(biāo)提出了更加苛刻的要求，基于傳統(tǒng)的厭氧好氧二級生化處理工藝，采用傳統(tǒng)的PID控制方法已難以滿足上述要求。造紙廢水好氧處理過程非常復(fù)雜，具有非線性、時變性、大時滯和建模難等特點(diǎn)，現(xiàn)有的智能控制方法存在控制精度低、系統(tǒng)運(yùn)行能耗高等問題，因此，將先進(jìn)的智能控制方法和技術(shù)嵌入到造紙廢水好氧處理過程控制系統(tǒng)來提高其控制精度和出水水質(zhì)、降低能耗、減少污水排放，以確保廢水處理過程安全高效是當(dāng)前造紙廢水好氧處理過程控制領(lǐng)域的一個研究熱點(diǎn)。本文以陜西省咸陽市某造紙廠造紙廢水好氧處理過程為背景，聚焦活性污泥系統(tǒng)曝氣過程溶解氧濃度控制問題，以好氧處理過程的實(shí)時數(shù)據(jù)為載體，采用理論研究與實(shí)驗(yàn)相結(jié)合的方法，基于模糊控制系統(tǒng)和廣義模糊集理論提出新的廣義模糊控制系統(tǒng)，不僅對提高造紙廢水好氧處理過程控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性、準(zhǔn)確性、快速性和魯棒性具有重要的指導(dǎo)意義，而且為研發(fā)新的造紙廢水好氧處理過程控制方法奠定了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。本文的主要工作與貢獻(xiàn)可總結(jié)為如下三個方面:(1)中智推理系統(tǒng)的建立與仿真基于單值中智集的第一種包含序關(guān)系，研究了單值中智集的相關(guān)格結(jié)構(gòu)，證明了單值中智集關(guān)于其基本運(yùn)算構(gòu)成DeMorgan代數(shù)。在此基礎(chǔ)上，給出了中智模、中智余模、中智否定、中智蘊(yùn)涵算子及中智剩余蘊(yùn)涵算子的定義及相關(guān)性質(zhì)，深入剖析了DeMorgan中智三元組的結(jié)構(gòu)及性質(zhì)，重點(diǎn)從代數(shù)運(yùn)算的角度系統(tǒng)研究了基于中智模及其剩余蘊(yùn)涵的剩余格，為研究中智邏輯算子結(jié)構(gòu)提供新的研究思想和方法。進(jìn)一步，基于中智關(guān)系和中智蘊(yùn)涵算子提出了中智推理的NCRI方法和三I算法，并結(jié)合單值中智集隸屬函數(shù)、基本運(yùn)算的MATLAB程序，研究并開發(fā)了中智推理系統(tǒng)的MATLAB程序，為中智控制系統(tǒng)的構(gòu)建及其仿真提供理論依據(jù)和實(shí)現(xiàn)策略。(2)三支模糊集基礎(chǔ)理論的提出及三支模糊推理系統(tǒng)的建立與仿真針對現(xiàn)有廣義模糊集在解決不確定性問題中存在的局限性，本文在借鑒三支決策、粗糙集、多種廣義模糊集(包括格值模糊集、直覺模糊集、部分模糊集、中智集等)基本思想的基礎(chǔ)上提出了三支模糊集的概念，討論了幾類特殊三支模糊集(包括普通三支模糊集、依賴三支模糊集、三支集等)與各種廣義模糊集、三劃分概念之間的聯(lián)系;系統(tǒng)研究了三支模糊集的各種基本運(yùn)算，分析了這些運(yùn)算的性質(zhì)及相關(guān)格結(jié)構(gòu)。進(jìn)而，提出了三支模糊關(guān)系的概念，討論了它與集對分析中聯(lián)系數(shù)概念之間的關(guān)系，并給出了三支模糊關(guān)系的合成運(yùn)算;研究了三支模糊蘊(yùn)涵算子及由三支t-模誘導(dǎo)的剩余蘊(yùn)涵的定義及性質(zhì)。在此基礎(chǔ)上，提出三支模糊推理的TCRI方法和三I算法，并結(jié)合具體算例，給出了這兩種推理方法的具體步驟及其MATLAB實(shí)現(xiàn)程序。最后，針對造紙廢水好氧處理過程中藥液配制水箱的液位控制問題，基于不同的三支模糊蘊(yùn)涵算子提出相應(yīng)的三支模糊推理方法并構(gòu)建三支模糊控制器，通過對比分析三維曲面圖的圖形特征說明各三支模糊推理方法的推理效果;進(jìn)而，將效果最好的三支模糊推理方法嘗試應(yīng)用于藥液配制水箱的液位控制系統(tǒng)，通過仿真實(shí)驗(yàn)對比分析了控制系統(tǒng)響應(yīng)曲線的跟蹤能力和抗擾能力，證明了三支模糊推理方法的可行性和有效性。(3)造紙廢水好氧處理過程溶解氧濃度的廣義模糊控制針對由于造紙廢水好氧處理過程中的不確定性、溶解氧濃度控制的特性(非線性、時變性、時滯性和建模難等)以及過程控制技術(shù)本身的局限性導(dǎo)致的溶解氧濃度控制精度不高等難題，在對活性污泥系統(tǒng)模型研究的基礎(chǔ)上，深入分析溶解氧濃度和供氣量的內(nèi)在聯(lián)系，建立溶解氧濃度的動力學(xué)方程，采用歐拉離散方法得到溶解氧濃度控制系統(tǒng)的離散化時域模型，進(jìn)而分別基于Mamdani型模糊蘊(yùn)涵算子、中智蘊(yùn)涵算子和三支模糊蘊(yùn)涵算子提出溶解氧濃度的模糊控制、中智控制和三支模糊控制，借助MATLAB設(shè)計(jì)了廣義模糊控制系統(tǒng)的仿真程序，實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜閉環(huán)控制系統(tǒng)的智能控制。通過仿真實(shí)驗(yàn)，證明了這兩種廣義模糊控制系統(tǒng)均具有較好的動態(tài)性能及抗擾能力，證實(shí)了廣義模糊推理方法在造紙廢水好氧處理過程的溶解氧濃度控制中是可行且有效的，成功解決了溶解氧濃度控制精度不高、控制效果不好的問題，從而實(shí)現(xiàn)了廣義模糊控制理論的應(yīng)用價值。綜上所述，本文基于模糊控制理論及其在工業(yè)過程控制領(lǐng)域的應(yīng)用研究，提出了中智推理方法和三支模糊推理方法，構(gòu)建了造紙廢水好氧處理過程中溶解氧濃度的廣義模糊控制系統(tǒng)，不僅提高了控制精度和好氧效率，而且在節(jié)能減排方面具有重要的意義。將廣義模糊推理方法應(yīng)用于造紙廢水好氧處理過程控制，為智能控制技術(shù)在工業(yè)廢水處理過程控制領(lǐng)域的深入研究和廣泛應(yīng)用提供重要的參考價值。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。可訪問官網(wǎng)或者加微信：airsky230代碼clear;clc;%廣義模糊推理方法在造紙廢水處理中的應(yīng)用研究%加載數(shù)據(jù)集numSamples=982;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=982;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=982;%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=982;chromosomeLength=(inputSize*hiddenSize)+hiddenSize+(hiddenSize*outputSize)+outputSize;population=rand(populationSize,chromosomeLength);numGenerations=982;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時間序列預(yù)測2.2.23SARIMA季節(jié)性自回歸綜合滑動平均模型預(yù)測2.2.24Prophet模型時間序列預(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同時取送貨的車輛路徑問題（SDVRP）4.2.10帶時間窗+容量的車輛路徑問題（TWCVRP）4.2.11帶時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動態(tài)路徑優(yōu)化4.11即時路徑更新4.12混合動力汽車路徑規(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