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🔥 内容介绍

原 ACO 单目标方案仅聚焦 “信噪比（SNR）最大化”，但实际 PD 信号去噪存在多目标冲突与特征提取局限：

• 多目标需求：工业场景中需同时满足「SNR 最大化、信号失真最小化、峰值保留最优」，三者相互冲突（如过度去噪提升 SNR 但会丢失 PD 脉冲峰值）；

• 手工特征短板：原方案依赖手工设计的局部能量 / 邻域方差特征，在多噪声混合（电磁干扰 + 振动噪声）下鲁棒性不足；

• 单目标缺陷：ACO 仅优化单一指标，易导致 “顾此失彼”（如 SNR 提升但脉冲峰值误差超标的情况）。

升级方案核心逻辑：

1. DBN（深度置信网络）：替代手工特征，自动提取小波系数的深层判别特征（区分信号与噪声的抽象模式）；

1. NSGA-II（非支配排序遗传算法 II）：多目标优化阈值参数，找到 “SNR 高、失真小、峰值保留好” 的帕累托最优解；

1. 自适应阈值：结合 DBN 特征与 NSGA-II 优化的参数，动态调整各位置 / 尺度的阈值，兼顾去噪与信号完整性。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

[1]苏童,刘友波,沈晓东,等.深度学习驱动的电力系统暂态稳定预防控制进化算法[J].中国电机工程学报, 2020, 40(12):11.DOI:10.13334/j.0258-8013.pcsee.191114.

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🌟 各类智能优化算法改进及应用

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

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