面向Web服務(wù)篩選的QoS預(yù)測算法【附代碼】

面向Web服務(wù)推薦的QoS預(yù)測算法解析主要內(nèi)容：本研究聚焦于Web服務(wù)推薦中的服務(wù)質(zhì)量（QoS）預(yù)測算法。首先，介紹Web服務(wù)推薦的背景及QoS的重要性。接著，提出一種新型預(yù)測算法，通過利用位置信息和用戶歷史行為數(shù)據(jù)來提升預(yù)測準(zhǔn)確性。研究將使用實(shí)際服務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，評估算法的性能，并探討其在實(shí)際應(yīng)用中的潛力。希望本研究能夠推動Web服務(wù)推薦系統(tǒng)的發(fā)展，提高用戶體驗(yàn)。文檔說明：本文闡述了服務(wù)質(zhì)量、位置信息、隱私保護(hù)、QoS預(yù)測、Web服務(wù)推薦、核心的解決方案，涵蓋了其主要設(shè)計思路、實(shí)驗(yàn)結(jié)果及仿真圖示。面向Web服務(wù)推薦的QoS預(yù)測算法解析通過優(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“互聯(lián)網(wǎng)+”的快速發(fā)展和深度應(yīng)用，Web服務(wù)作為其中支持異構(gòu)系統(tǒng)互操作、分布式應(yīng)用系統(tǒng)協(xié)作和數(shù)據(jù)共享的重要技術(shù)，已成為跨行業(yè)、跨平臺業(yè)務(wù)協(xié)同中不可或缺的“數(shù)字紐帶”。一方面用戶能夠根據(jù)本身的業(yè)務(wù)需求調(diào)用相應(yīng)的Web服務(wù)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)功能，而不必重新學(xué)習(xí)和實(shí)現(xiàn)具有等價功能的具體服務(wù);另一方面服務(wù)提供商通過提供Web服務(wù)也可以獲得相應(yīng)的利益。在這樣的背景下，互聯(lián)網(wǎng)上部署的Web服務(wù)越來越多，隨之其中具有等價功能的Web服務(wù)也不斷增加，由此導(dǎo)致Web服務(wù)的信息過載問題日益嚴(yán)峻。QoS作為度量Web服務(wù)響應(yīng)時間、吞吐量等非功能性服務(wù)質(zhì)量的重要屬性，可以有效區(qū)分和評價具有等價功能的Web服務(wù)，因而基于QoS的Web服務(wù)推薦已經(jīng)成為解決Web服務(wù)信息過載的重要舉措。然而，在實(shí)際應(yīng)用場景中QoS數(shù)據(jù)不僅稀疏且影響因素眾多，不同應(yīng)用場景中QoS的影響因素更是存在差異，如果不能面向應(yīng)用場景準(zhǔn)確預(yù)測未知的QoS則很難從眾多具有等價功能的Web服務(wù)中為用戶推薦合適的Web服務(wù)。本文針對具有不同影響因素的QoS預(yù)測需求，結(jié)合Web服務(wù)的QoS數(shù)據(jù)特征、用戶和Web服務(wù)的所屬自治系統(tǒng)、綜合位置及其相關(guān)性以及QoS數(shù)據(jù)隱私等信息，設(shè)計并實(shí)現(xiàn)了適合不同場景的QoS預(yù)測算法，從而提高和改善了Web服務(wù)推薦的有效性和用戶體驗(yàn)。具體來講，本文的創(chuàng)新工作可總結(jié)為如下內(nèi)容:(1)針對無時空信息的場景中因QoS數(shù)據(jù)分布差異而隱含的潛在局部數(shù)據(jù)特征對QoS預(yù)測準(zhǔn)確性的影響問題，提出了一種Web服務(wù)質(zhì)量特征感知的QoS預(yù)測算法ALSHMF。通過實(shí)驗(yàn)分析發(fā)現(xiàn)“Web服務(wù)的QoS數(shù)據(jù)確實(shí)存在分布差異，且該差異與QoS預(yù)測準(zhǔn)確性相關(guān)”這一客觀事實(shí)和原因;基于此，擴(kuò)展傳統(tǒng)的Jaccard相似性計算方法并將其與局部敏感哈希算法融合，以提高QoS潛在局部數(shù)據(jù)特征的感知能力，實(shí)現(xiàn)具有相似QoS潛在局部數(shù)據(jù)特征的Web服務(wù)鄰居選擇。接著，基于Web服務(wù)鄰居關(guān)系和QoS整體數(shù)據(jù)特征引入矩陣分解和加權(quán)機(jī)制實(shí)現(xiàn)QoS的準(zhǔn)確預(yù)測。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，因QoS數(shù)據(jù)分布差異而隱含的潛在局部數(shù)據(jù)特征是影響QoS預(yù)測準(zhǔn)確性的重要因素;融合潛在局部數(shù)據(jù)特征感知和加權(quán)機(jī)制能夠有效提高預(yù)測準(zhǔn)確性。(2)大量研究表明用戶和Web服務(wù)的時空信息是影響QoS預(yù)測準(zhǔn)確性的重要因素。于是在Web服務(wù)質(zhì)量特征感知的基礎(chǔ)上，針對具有時空信息的場景中用戶和Web服務(wù)的所屬自治系統(tǒng)、綜合位置及其相關(guān)性對QoS預(yù)測準(zhǔn)確性的影響問題，提出了一種基于位置感知和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的QoS預(yù)測算法LDNN。以串聯(lián)的方式實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和QoS預(yù)測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接，構(gòu)建自底而上的層次數(shù)據(jù)處理模型，然后以統(tǒng)一的損失函數(shù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)用戶和Web服務(wù)的所屬自治系統(tǒng)、綜合位置信息中的高維非線性特征學(xué)習(xí)，并利用學(xué)習(xí)到的特征和處理獲得的綜合位置相關(guān)性實(shí)現(xiàn)QoS的準(zhǔn)確預(yù)測，從而提高Web服務(wù)推薦的有效性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，用戶和Web服務(wù)的所屬自治系統(tǒng)、綜合位置及其相關(guān)性可以為QoS的準(zhǔn)確預(yù)測提供有價值的信息;融合所屬自治系統(tǒng)和綜合位置及其相關(guān)性的LDNN可以有效提高預(yù)測準(zhǔn)確性，并且在矩陣密度不同的數(shù)據(jù)集中LDNN均有較好的預(yù)測效果。(3)除了時空信息，涉及用戶隱私的應(yīng)用場景對QoS數(shù)據(jù)隱私安全也提出了要求。于是在位置感知的基礎(chǔ)上，針對具有隱私保護(hù)需求的場景中Web服務(wù)的QoS數(shù)據(jù)隱私安全和混合信息對QoS預(yù)測準(zhǔn)確性的影響問題，提出了一種具有隱私保護(hù)功能的混合QoS預(yù)測算法DVO+LCLMF。引入空間向量旋轉(zhuǎn)，構(gòu)建基于保角變換的隱私保護(hù)算法DVO，利用向量旋轉(zhuǎn)實(shí)現(xiàn)QoS數(shù)據(jù)的混淆。通過Web服務(wù)的位置信息和QoS特征聚類實(shí)現(xiàn)Web服務(wù)的多重鄰居選擇，然后基于多重鄰居關(guān)系引入矩陣分解模型，構(gòu)建Web服務(wù)位置和QoS特征感知的QoS預(yù)測算法LCLMF，并將LCLMF與DVO融合，從而同時實(shí)現(xiàn)歷史QoS數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)和未知QoS的準(zhǔn)確預(yù)測。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，DVO+LCLMF不僅可以在保持QoS數(shù)據(jù)可用性不變的同時保護(hù)其隱私，還可以綜合利用Web服務(wù)的位置信息和QoS特征提高預(yù)測準(zhǔn)確性;與LCLMF相比，具有隱私保護(hù)功能的DVO+LCLMF的MAE和RMSE平均波動范圍均小于0.6%。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;%面向Web服務(wù)推薦的QoS預(yù)測算法解析%加載數(shù)據(jù)集numSamples=311;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=311;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=311;%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=311;chromosomeLength=(inputSize*hiddenSize)+hiddenSize+(hiddenSize*outputSize)+outputSize;population=rand(populationSize,chromosomeLength);numGenerations=311;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語音分類5.21語音降噪算