摘要：针对深度信念网(Deep belief network,DBN)学习连续数据时预测精度较差问题,提出一种双隐层连续型深度信念网.该网络首先对输入数据进行无监督训练,利用连续型传递函数实现数据特征提取,设计基于对比分歧算法的权值训练方法,并通过误差反传对隐层权值进行局部寻优,给出稳定性分析,保证训练输出结果稳定在规定区域.利用Lorenz混沌序列、CATS序列和大气CO_2预测实验对该网络进行测试,结果表明,连续型深度信念网具有结构精简、收敛速度快、预测精度高等优点.

摘要：以ESP32-CAM单片机作为控制核心,结合电机驱动、消毒喷雾、远程控制、WiFi等功能模块设计一种可以远程控制的消毒机器人。该消毒机器人通过手机远程控制,不仅使用方便,灵活高效,还可避免消毒重复与遗漏问题,具有智能化、成本低、效率高、体积小、使用安全等特点,可为广大学校教室及社区场所的日常消毒提供便捷服务,有较好的实用价值。

摘要：给水管网优化设计是一个多变量的离散优化问题,设计方案直接影响到工程的投资。针对蚁群算法在优化给水管网问题时易陷入局部极小难以寻求最优解的缺陷,提出一种改进蚁群算法,通过蚁群分工机制与优化信息素增加值提高了蚁群算法的全局搜索能力。利用改进蚁群算法对汉诺塔管网进行优化设计,结果表明改进蚁群算法的设计方案在满足工程要求的同时造价最低。通过与其他优化方法相比,提出的改进蚁群算法在给水管网优化问题中具有较好的全局搜索能力。