车床智能化管理文档

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM等多种算法在风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测等多个领域有广泛应用。图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知等技术在视觉处理中起到重要作用。无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配等方面的研究成果为无人机应用提供了有效解决方案。传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位等技术对于提升通信和感知能力具有重要意义。信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号等在信号处理和生物医学领域有着广泛应用。生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化等在工业和物流管理中发挥重要作用。微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置等方面为能源领域提供了关键技术支持。元胞自动机在交通流、人群疏散、病毒扩散、晶体生长等多个领域有着重要应用。