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基于LEACH路由协议的网络性能matlab仿真,包括数据量,能耗,存活节点
- **LEACH协议**在WSN中通过分簇减少能耗，普通节点向最近簇头发送数据，簇头融合后发送给基站。本项目研究LEACH在不同初始能量、数据包及控制包长度条件下的网络性能，如剩余节点、能量、接收数据量和累计接收量。
基于PSO粒子群优化的CNN-LSTM的时间序列回归预测matlab仿真
**算法预览图省略** - **软件版本**: MATLAB 2022a - **核心代码片段**略 - **PSO-CNN-LSTM概览**: 结合深度学习与优化，解决复杂时间序列预测。 - **CNN**利用卷积捕获时间序列的空间特征。 - **LSTM**通过门控机制处理长序列依赖，避免梯度问题。 - **流程**： 1. 初始化粒子群，每个粒子对应CNN-LSTM参数。 2. 训练模型，以验证集MSE评估适应度。 3. 使用PSO更新粒子参数，寻找最佳配置。 4. 迭代优化直到满足停止条件，如最大迭代次数或找到优良解。
基于PID-bang-bang控制算法的卫星姿态控制matlab仿真
该文主要介绍了一个基于PID-bang-bang控制算法的卫星姿态控制系统。在MATLAB2022a中进行了仿真，生成了控制收敛曲线和姿态调整动画。系统通过PID控制器减少误差，结合Bang-Bang控制实现快速响应。核心程序涉及卫星位置、推力向量的计算及动画绘制。PID控制器利用比例、积分、微分项调整输出，Bang-Bang控制则在误差超出阈值时提供即时修正。两者结合以平衡控制精度和响应速度，适应卫星姿态的精确调节需求。
【YOLOv10改进 -卷积Conv】 AKConv(可改变核卷积)：任意数量的参数和任意采样形状的即插即用的卷积
AKConv是一种可改变核卷积，旨在解决传统卷积的局限，包括固定大小的卷积窗口和卷积核尺寸。AKConv提供灵活的卷积核参数和采样形状，适应不同尺度特征。其创新点包括：1）支持任意大小和形状的卷积核；2）使用新算法确定初始采样位置；3）应用动态偏移调整采样位置；4）优化模型参数和计算效率。AKConv已应用于YOLOv8，提高网络性能。相关代码可在<https://github.com/CV-ZhangXin/AKConv>找到。
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