【创新无忧】基于白鲨算法WSO优化广义神经网络GRNN电机故障诊断（Matlab代码实现）
欢迎来到本博客❤️❤️ 博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭：行百里者，半于九十。 本文内容如下： ⛳️赠与读者 做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。建议读者按...
【升级版本】基于多目标粒子群算法的微电网优化调度【风光、储能、柴油、燃气、电网交互】（Matlab代码实现）
欢迎来到本博客❤️❤️ 博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭：行百里者，半于九十。 1 概述 文献来源： 编辑 ...
计及需求响应的粒子群算法求解风能、光伏、柴油机、储能容量优化配置（Matlab代码实现）
个人主页 欢迎来到本博客❤️❤️ 博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭：行百里者，半于九十。 本文目录如下： 1 概述 微电网中分布式能源及储能系统的装机容量受当地天气情况、负荷大小、经济效益等多方面影 响［3-4］ 。文献［5］提出了一种微电网安全运行方案，利用控制储能运行...
基于 Python 跳表算法的局域网网络监控软件动态数据索引优化策略研究
现代企业网络管理体系架构中，局域网网络监控软件作为关键基础设施，承担着终端设备行为审计、带宽资源动态调度及安全事件预警等核心功能。该系统需实时处理来自数百乃至数千台终端的网络连接记录、数据包传输日志等流式数据，如何在高频数据写入与随机查询场景下维持高效性能，已然成为其技术实现过程中的核心挑战。跳表作为一种基于概率平衡机制的动态数据结构，通过构建多层索引体系实现近似二分查找的时间复杂度，其插入、删....
基于遗传算法的256QAM星座图的最优概率整形matlab仿真,对比优化前后整形星座图和误码率
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下（完整代码运行后无水印）： GA优化曲线： 优化前后星座图对比 优化前后误码率对比 仿真操作步骤可参考程序配套的操作视频。 2.算法涉及理论知识概要 256QAM 是一种高阶调制方式，星座图中有256个星座点，每个星座点对应 8 比特信息。传统的...
基于遗传算法的64QAM星座图的最优概率整形matlab仿真,对比优化前后整形星座图和误码率
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下（完整代码运行后无水印）： GA优化过程： 优化前后星座图对比： （优化后，边缘的星座点会聚集到中心，所以整体看，星座点边缘区域会变小或者消失） 优化前后误码率对比： 仿真操作步骤可参考程序...
基于 C# 语言的 Dijkstra 算法在局域网内监控软件件中的优化与实现研究
随着企业网络规模呈指数级扩张以及网络应用生态的深度复杂化，局域网监控系统的技术革新已成为保障网络服务质量的核心命题。此类系统需通过实时采集网络拓扑元数据、监测节点运行状态并构建流量分析模型，以实现网络性能的动态优化与故障预警。在众多关键技术中，最短路径算法作为网络拓扑发现与流量调度的理论基石，其算法效率直接影响系统的整体性能。经典 Dijkstra 单源最短路径算法虽在理论层面具有 O (V²)....
DROPP算法详解：专为时间序列和空间数据优化的PCA降维方案
DROPP (Dimensionality Reduction for Ordered Points via PCA) 是一种专门针对有序数据的降维方法。本文将详细介绍该算法的理论基础、实现步骤以及在降维任务中的具体应用。 在现代数据分析中，高维数据集普遍存在特征数量庞大的问题。这种高维特性不仅增加了计算复杂度，还可能导致算法性能下降和模型过拟合。降维技术作为数据预处理的重要手段，旨在减少输入变....
局域网行为监控软件 C# 多线程数据包捕获算法：基于 KMP 模式匹配的内容分析优化方案探索
在企业网络管理工作中，局域网行为监控软件的重要性日益凸显，其在实时监控网络流量、识别潜在异常行为等方面发挥着积极作用。基于此，本文尝试探索一种结合 KMP（Knuth-Morris-Pratt）模式匹配算法的多线程数据包捕获与分析方案，并通过 C# 语言构建网络行为监控系统，旨在为企业网络管理提供新思路。经实践验证，该方案在控制资源消耗的同时，对提升敏感内容检测效果、优化检测准确性具有一定帮助。....
基于内存高效算法的 LLM Token 优化：一个有效降低 API 成本的技术方案
在使用 OpenAI、Claude、Gemini 等大语言模型 API 构建对话系统时，开发者普遍面临成本不断上升的挑战。无论是基于检索增强生成（RAG）的应用还是独立的对话系统，这些系统都需要维护对话历史以确保上下文的连贯性，类似于 ChatGPT 对历史对话的记忆机制。 这种历史记忆机制虽然提升了对话质量，但同时导致了 Token 消耗的指数级增长。本文提出一种内存高效算法，通过智能化的内存....
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