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智能優(yōu)化算法?? ? ??神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)?? ? ??雷達(dá)通信?? ? ?無(wú)線傳感器?? ? ? ?電力系統(tǒng)

信號(hào)處理?? ? ? ? ? ? ?圖像處理?? ? ? ? ? ? ??路徑規(guī)劃?? ? ??元胞自動(dòng)機(jī)?? ? ? ?無(wú)人機(jī)

?? 內(nèi)容介紹

隨著科技的不斷發(fā)展，無(wú)人機(jī)技術(shù)已經(jīng)逐漸成為了現(xiàn)實(shí)。無(wú)人機(jī)在農(nóng)業(yè)、航拍、物流等領(lǐng)域都得到了廣泛的應(yīng)用。然而，無(wú)人機(jī)的飛行控制一直是一個(gè)挑戰(zhàn)性的問題。傳統(tǒng)的PID控制器在面對(duì)無(wú)人機(jī)這種非線性、多變量、復(fù)雜的系統(tǒng)時(shí)，往往難以取得理想的效果。因此，基于模糊控制的無(wú)人機(jī)飛行成為了一個(gè)備受關(guān)注的領(lǐng)域。

模糊控制是一種基于模糊邏輯的控制方法，它能夠處理非線性系統(tǒng)，并且對(duì)參數(shù)變化和外部干擾具有較強(qiáng)的魯棒性。這使得模糊控制在無(wú)人機(jī)飛行中具有很大的潛力。通過模糊控制，無(wú)人機(jī)可以更好地適應(yīng)外部環(huán)境的變化，提高飛行的穩(wěn)定性和精度。

在實(shí)現(xiàn)基于模糊控制的無(wú)人機(jī)飛行時(shí)，首先需要建立無(wú)人機(jī)的數(shù)學(xué)模型。這個(gè)模型包括了無(wú)人機(jī)的動(dòng)力學(xué)方程、姿態(tài)動(dòng)力學(xué)方程等。然后，需要設(shè)計(jì)模糊控制器的輸入輸出變量，以及模糊集和模糊規(guī)則。接下來(lái)，通過模糊推理來(lái)確定控制器的輸出，最終實(shí)現(xiàn)對(duì)無(wú)人機(jī)的飛行控制。

模糊控制在無(wú)人機(jī)飛行中的應(yīng)用已經(jīng)取得了一定的成果。研究表明，基于模糊控制的無(wú)人機(jī)飛行系統(tǒng)能夠更好地適應(yīng)外部環(huán)境的變化，具有更好的魯棒性和穩(wěn)定性。同時(shí)，模糊控制還能夠提高無(wú)人機(jī)的飛行精度和效率，為無(wú)人機(jī)的應(yīng)用提供了更多可能性。

然而，基于模糊控制的無(wú)人機(jī)飛行仍然面臨著一些挑戰(zhàn)。例如，模糊控制器的設(shè)計(jì)需要充分考慮無(wú)人機(jī)的動(dòng)力學(xué)特性和外部環(huán)境的變化，這對(duì)控制器的設(shè)計(jì)和調(diào)試提出了更高的要求。此外，模糊控制器的實(shí)時(shí)性和穩(wěn)定性也需要進(jìn)一步的研究和改進(jìn)。

總的來(lái)說，基于模糊控制的無(wú)人機(jī)飛行是一個(gè)備受關(guān)注的領(lǐng)域，它為無(wú)人機(jī)的飛行控制提供了新的思路和方法。隨著科技的不斷進(jìn)步，相信基于模糊控制的無(wú)人機(jī)飛行會(huì)取得更大的突破，為無(wú)人機(jī)技術(shù)的發(fā)展帶來(lái)更多的可能性。

?? 部分代碼

%===========================================================%===程序二:飛行模擬%===%===========================================================function [Pxx,Pyy,Dpx,Dpy,Dprou,Dpqa,HangJiPx,HangJiPy] = FlySimlink()%x0,y0為初始位置,V0:側(cè)滑速度;Fa0,Fb0:初始側(cè)滑角,初始航向角,Dpx,Dpy為離散點(diǎn)%以下初始化x0,y0,V0,Fa0,Fb0,Dpx,Dpy,Dprou,Dpqax0 =300; %初始點(diǎn)位置y0 = 0;V0 = 28;Fa0 = 0;Fb0 = 2*pi/3;[Pxx,Pyy,Dpx,Dpy,Dprou,Dpqa] = GetDescretPoint;PNum = numel(Dpx); %x,y點(diǎn)個(gè)數(shù)相同MiaoNum = 8;%預(yù)瞄點(diǎn)個(gè)數(shù)Wk = [0.5,0.1,0.1,0.06,0.06,0.06,0.06,0.06];Detx = x0; %當(dāng)前航跡點(diǎn)坐標(biāo)Dety = y0;Kmiao = 0; %預(yù)瞄角斜率Kw =1;%預(yù)瞄點(diǎn)常數(shù)DetT = 0.1;%采樣周期n = 1; ?%航跡點(diǎn)計(jì)數(shù)器IFOVERMIAO = 1;%判斷是否越過當(dāng)前預(yù)描點(diǎn)HangJiPx(1) = x0;HangJiPy(1) = y0;DetCa1 = 1;%預(yù)賦值，認(rèn)為前偏距大于0

?? 運(yùn)行結(jié)果

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1 各類智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用

生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟(jì)調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車間調(diào)度、發(fā)車優(yōu)化、水庫(kù)調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無(wú)人機(jī)選址優(yōu)化

2 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、LSTM、支持向量機(jī)（SVM）、最小二乘支持向量機(jī)（LSSVM）、極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）、核極限學(xué)習(xí)機(jī)（KELM）、BP、RBF、寬度學(xué)習(xí)、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實(shí)現(xiàn)風(fēng)電預(yù)測(cè)、光伏預(yù)測(cè)、電池壽命預(yù)測(cè)、輻射源識(shí)別、交通流預(yù)測(cè)、負(fù)荷預(yù)測(cè)、股價(jià)預(yù)測(cè)、PM2.5濃度預(yù)測(cè)、電池健康狀態(tài)預(yù)測(cè)、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號(hào)識(shí)別、地鐵停車精準(zhǔn)預(yù)測(cè)、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識(shí)別、圖像分割、圖像檢測(cè)、圖像隱藏、圖像配準(zhǔn)、圖像拼接、圖像融合、圖像增強(qiáng)、圖像壓縮感知

3 路徑規(guī)劃方面

旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無(wú)人機(jī)三維路徑規(guī)劃、無(wú)人機(jī)協(xié)同、無(wú)人機(jī)編隊(duì)、機(jī)器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸問題、車輛協(xié)同無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃、天線線性陣列分布優(yōu)化、車間布局優(yōu)化

4 無(wú)人機(jī)應(yīng)用方面

無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃、無(wú)人機(jī)控制、無(wú)人機(jī)編隊(duì)、無(wú)人機(jī)協(xié)同、無(wú)人機(jī)任務(wù)分配、無(wú)人機(jī)安全通信軌跡在線優(yōu)化

5 無(wú)線傳感器定位及布局方面

傳感器部署優(yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標(biāo)定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化

6 信號(hào)處理方面

信號(hào)識(shí)別、信號(hào)加密、信號(hào)去噪、信號(hào)增強(qiáng)、雷達(dá)信號(hào)處理、信號(hào)水印嵌入提取、肌電信號(hào)、腦電信號(hào)、信號(hào)配時(shí)優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無(wú)功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲(chǔ)能配置

8 元胞自動(dòng)機(jī)方面

交通流 人群疏散 病毒擴(kuò)散 晶體生長(zhǎng)

9 雷達(dá)方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合