異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖下的跨域大數(shù)據(jù)算法【附代碼】

異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖下的跨域推薦算法剖析主要內(nèi)容：本文將深入研究異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖中跨域推薦算法的設(shè)計與實現(xiàn)。首先，定義異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖的概念及其結(jié)構(gòu)特點，分析其在推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用潛力。接著，提出一種基于元路徑的跨域推薦算法，通過網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)方法，從多個領(lǐng)域中挖掘用戶偏好。研究將重點分析算法在社交網(wǎng)絡(luò)、電商平臺等實際場景中的應(yīng)用效果。我們將使用真實數(shù)據(jù)集進行實驗，評估推薦質(zhì)量和用戶滿意度。希望本研究能夠推動跨域推薦系統(tǒng)的發(fā)展，提高用戶的個性化體驗。文檔說明：本文闡述了異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖、跨域推薦、元路徑、網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)、社區(qū)劃分、核心的解決方案，涵蓋了其主要設(shè)計思路、實驗結(jié)果及仿真圖示。異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖下的跨域推薦算法剖析通過優(yōu)化傳統(tǒng)方法，提升了求解效率和準(zhǔn)確性，實驗驗證了其在不同應(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，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)系本團隊。核心思路跨領(lǐng)域推薦旨在融合多領(lǐng)域用戶偏好特征，實現(xiàn)個性化智能感知，以更精準(zhǔn)地滿足用戶的個性化需求，進而提升目標(biāo)領(lǐng)域推薦結(jié)果的準(zhǔn)確性和多樣性。在實際情況中，由于隱私保護和商業(yè)競爭等原因，領(lǐng)域間用戶和項目均不重疊場景下的跨域推薦研究一直備受關(guān)注?；谡Z義關(guān)系的知識轉(zhuǎn)移是解決此研究問題的主要手段。然而，現(xiàn)有研究在語義關(guān)系表示的模型中，通常以同質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖作為輸入假設(shè)，未能有效整合跨領(lǐng)域異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖中的多樣信息，未能捕捉不同路徑語義下的節(jié)點表示，忽略了元路徑在用戶和項目互動中的潛在作用，導(dǎo)致對用戶和項目的隱性特征挖掘不足。因此，如何將多層面元路徑下的節(jié)點特征表示與協(xié)同過濾模型相結(jié)合是跨域推薦研究的關(guān)鍵。另外，不同領(lǐng)域有不同的用戶、推薦對象和用戶行為數(shù)據(jù)，跨領(lǐng)域多源信息對象的融合是跨領(lǐng)域推薦所面臨的主要難題。同時，在面臨密集交互網(wǎng)絡(luò)時，如何有效提取網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征與網(wǎng)絡(luò)標(biāo)簽信息，并將兩者更充分地融合到推薦模型中，是提高模型推薦精度與計算效率的關(guān)鍵。為此，針對領(lǐng)域間用戶和項目都不重疊的跨域推薦問題，本文從異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖角度出發(fā)，對上述關(guān)鍵性問題進行了深入研究，具體工作如下:(1)領(lǐng)域間用戶和項目都不重疊時跨域信息融合問題。本文提出了一種基于元路徑與社區(qū)劃分的異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖跨域推薦模型(GraphCommunityEnable，GCE)。該模型通過構(gòu)建異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖融合不同領(lǐng)域特征信息的語義關(guān)系進行跨域推薦，推薦過程分為三個階段:(1)跨域異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖的構(gòu)建階段，針對不領(lǐng)同域關(guān)聯(lián)屬性表述不同，無法直接建立連接的問題，首先基于文本相似度算法分別計算關(guān)聯(lián)屬性的相似度，然后采用Infomap算法對兩個域之間的關(guān)聯(lián)屬性進行社區(qū)劃分，提高屬性的關(guān)聯(lián)度。(2)元路徑設(shè)計階段，本文構(gòu)建的跨域推薦模型主要應(yīng)用于課程-工作信息推薦領(lǐng)域，在課程推薦任務(wù)中，分析了3種類型用戶，在工作推薦任務(wù)中，分析了2種類型用戶，并對不同類型用戶設(shè)計不同的元路徑。(3)協(xié)同推薦階段，基于上一階段設(shè)計的元路徑(Meta-Path)，利用隨機游走算法得到最佳路徑序列，獲取與需求最相似的Top-K個項目，最后利用協(xié)同過濾的方法進行推薦，并在兩個真實數(shù)據(jù)集上對模型進行評估，驗證了所建模型的有效性。(2)跨域異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖中不同元路徑下網(wǎng)絡(luò)節(jié)點加權(quán)融合表示問題。鑒于對跨域用戶和項目特征信息挖掘不足的問題，本文提出基于注意力機制的跨域元路徑加權(quán)融合表示的跨域推薦模型(GraphCommunityAttentionEnable，GCAE)。首先，通過關(guān)聯(lián)屬性連接目標(biāo)域與輔助域，構(gòu)建跨領(lǐng)域異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖，并設(shè)計領(lǐng)域內(nèi)和跨領(lǐng)域兩個層面的元路徑，使用隨機游走策略產(chǎn)生節(jié)點序列，通過Metapath2vec++算法以提取原始節(jié)點信息表征。其次，在信息整合方面，引入了注意力機制，用以獲取不同層面元路徑的權(quán)重，并根據(jù)領(lǐng)域內(nèi)和跨領(lǐng)域的需求，分別對節(jié)點信息進行加權(quán)表示學(xué)習(xí)。然后，采用擴展矩陣分解模型，訓(xùn)練評分預(yù)測器，用于跨域推薦。最后，對提出的模型進行測試，實驗結(jié)果表明，通過融合不同元路徑下的節(jié)點信息，GCAE模型在挖掘用戶偏好和項目特征上優(yōu)于傳統(tǒng)的經(jīng)典算法，驗證了所提模型的有效性。(3)異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖結(jié)構(gòu)信息與推薦模型的充分融合問題。針對在面臨密集交互網(wǎng)絡(luò)時網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)信息與推薦模型的融合問題，提出了一種基于評分標(biāo)簽相似度與重疊社區(qū)劃分跨域推薦模型(GraphCommunityTagEnable，GCTE)。首先，從領(lǐng)域內(nèi)和跨域兩個層面的元路徑出發(fā)，通過隨機游走算法生成節(jié)點序列，篩選節(jié)點類型只保留用戶節(jié)點，生成用戶節(jié)點序列，構(gòu)建跨域用戶張量同質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖。其次，利用skip-gram模型學(xué)習(xí)用戶節(jié)點表征，采用注意力機制獲取不同層面元路徑的權(quán)重。然后，對節(jié)點度進行加權(quán)融合，提取種子節(jié)點，通過改進種子擴張與標(biāo)簽傳遞方法進行網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的重疊社區(qū)劃分。隨后，結(jié)合基于社區(qū)鄰居的標(biāo)簽相似度正則項約束，利用矩陣分解模型融合圖結(jié)構(gòu)信息和評分標(biāo)簽相似信息，進行跨域推薦。最后，進行了參數(shù)分析實驗和對比分析實驗，結(jié)果表明，本文所提模型在信息密度大的推薦環(huán)境中相較于其他經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)圖算法可以更有效地避免噪聲數(shù)據(jù)帶來的影響。本文通過分析領(lǐng)域間用戶和項目都不重疊情況下的多個跨領(lǐng)域推薦問題，采用語義關(guān)系建模的方法構(gòu)建異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖，并運用不同的模型研究不同領(lǐng)域的用戶偏好和項目屬性的表達方式，以提高跨領(lǐng)域推薦系統(tǒng)的精確性、準(zhǔn)確性和可解釋性，同時緩解了數(shù)據(jù)稀缺和冷啟動問題。本研究豐富和完善了在不同領(lǐng)域用戶和項目都不重疊的情況下跨領(lǐng)域推薦系統(tǒng)的理論框架，為跨平臺推薦系統(tǒng)的應(yīng)用提供了理論指導(dǎo)。同時，還有助于加強在線平臺對用戶偏好的洞察能力，增強用戶體驗，提高平臺的用戶粘性。本團隊擅長數(shù)據(jù)處理、建模仿真、論文寫作與指導(dǎo)，科研項目與課題交流?？稍L問官網(wǎng)或者加微信：airsky230代碼clear;clc;%異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖下的跨域推薦算法剖析%加載數(shù)據(jù)集numSamples=424;numFeatures=45;numClasses=12;X=randn(numSamples,numFeatures);y=randi(numClasses,numSamples,1);%本算法由團隊提供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=424;outputSize=numClasses;W1=randn(inputSize,hiddenSize);b1=randn(1,hiddenSize);W2=randn(hiddenSize,outputSize);b2=randn(1,outputSize);%本算法由團隊提供learningRate=0.01;numEpochs=424;%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=424;chromosomeLength=(inputSize*hiddenSize)+hiddenSize+(hiddenSize*outputSize)+outputSize;population=rand(populationSize,chromosomeLength);numGenerations=424;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)：交叉熵損失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)用本團隊擅長數(shù)據(jù)處理、建模仿真、論文寫作與指導(dǎo)，科研項目與課題交流?？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機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)分類與預(yù)測2.1機器學(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分類2.1.13SCN隨機配置網(wǎng)絡(luò)模型分類2.1.14RELM魯棒極限學(xué)習(xí)機分類2.1.15KELM混合核極限學(xué)習(xí)機分類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)機分類2.1.21OVO多分類支持向量機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預(yù)測2.2.13RELM魯棒極限學(xué)習(xí)機預(yù)測2.2.14RF隨機森林預(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)向量機預(yù)測2.2.18SVM支持向量機預(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機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)實際應(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)動機壽命預(yù)測匯率預(yù)測混凝土強度預(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)運運輸問題4.4機器人路徑規(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)同無人機配送路徑規(guī)劃4.6無人機路徑規(guī)劃4.6.1飛行器仿真4.6.2無人機飛行作業(yè)4.6.3無人機軌跡跟蹤4.6.4無人機集群仿真4.6.5無人機三維路徑規(guī)劃4.6.6無人機編隊4.6.7無人機協(xié)同任務(wù)4.6.8無人機任務(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