本文将基于遗传算法(GeneticAlgorithms，GA)优化的改进广义回归神经网络(ImprovedGeneralRegressionNeuralNetworkbasedonGA,GRNNGA)做为NSSF（NetworkSecuritySituationForecas）网络安全态势预测。
GRNNGA方法先利用滑动时间窗(SlidingTimeWindow,STW）将各离散时间监测点的网络安全态势值(NetworkSecuritySituationValue,NSSV)构造成部分线性相关的多元回归数据序列,再利用GA动态地搜索GRNN的最优训练参数,以改善基于GRNNGA的NSSF性能。
经大量实验验证,基于GRNNGA的NSSF方法具有更高的预测精度和实用性
GRNNGA方法先利用滑动时间窗(SlidingTimeWindow,STW）将各离散时间监测点的网络安全态势值(NetworkSecuritySituationValue,NSSV)构造成部分线性相关的多元回归数据序列,再利用GA动态地搜索GRNN的最优训练参数,以改善基于GRNNGA的NSSF性能。
经大量实验验证,基于GRNNGA的NSSF方法具有更高的预测精度和实用性
2025/4/16 5:37:11
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用于描述遗传算法在电机控制系统中的应用，首先对数字伺服电机进行模型辨识得到其高阶模型，其次引入遗传算法，作为一种求解问题的高效全局搜索方法，能很好弥补模糊控制方法的不足。
2025/4/4 15:09:46
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内容概要：本文详细探讨了遗传算法（GA）在笔状阵列天线优化中的应用与实现。
笔状阵列天线优化是一个复杂的多目标优化问题，涉及天线增益、方向图性能等指标。
遗传算法作为一种模拟自然选择和遗传机制的优化方法，适用于解决这类高维、非线性问题。
文中介绍了遗传算法的基本原理、流程，并给出了MATLAB源代码和运行步骤。
实验结果显示，遗传算法能有效优化笔状阵列天线的性能，提高了天线的设计质量。
适合人群：天线设计和信号处理领域的研究人员、工程师以及高校相关专业的学生。
使用场景及目标：本文适用于需要对笔状阵列天线进行优化设计的场景，旨在通过遗传算法寻找最佳天线参数配置，提高天线的整体性能。
其他说明：遗传算法不仅可以在单目标优化中发挥重要作用，还可在多目标优化、约束优化等问题中进一步应用和发展。
此外，该方法也可扩展应用于其他类型的天线设计，如三维阵列天线、共形阵列天线等。
笔状阵列天线优化是一个复杂的多目标优化问题，涉及天线增益、方向图性能等指标。
遗传算法作为一种模拟自然选择和遗传机制的优化方法，适用于解决这类高维、非线性问题。
文中介绍了遗传算法的基本原理、流程，并给出了MATLAB源代码和运行步骤。
实验结果显示，遗传算法能有效优化笔状阵列天线的性能，提高了天线的设计质量。
适合人群：天线设计和信号处理领域的研究人员、工程师以及高校相关专业的学生。
使用场景及目标：本文适用于需要对笔状阵列天线进行优化设计的场景，旨在通过遗传算法寻找最佳天线参数配置，提高天线的整体性能。
其他说明：遗传算法不仅可以在单目标优化中发挥重要作用，还可在多目标优化、约束优化等问题中进一步应用和发展。
此外，该方法也可扩展应用于其他类型的天线设计，如三维阵列天线、共形阵列天线等。
2025/4/1 15:20:25
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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