✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。
🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室
👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料
🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。
🔥内容介绍
在计算机视觉这个充满挑战与奇迹的领域中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称 CNN）无疑是一颗最为耀眼的明星，堪称计算机视觉的 “超级大脑”。它的出现，彻底革新了计算机理解和解析视觉世界的方式。CNN 之所以能在众多算法中脱颖而出，关键在于其拥有极为强大的特征提取能力，这也是它在计算机视觉领域占据核心地位的根本原因。
CNN 通过卷积层、池化层和全连接层等组件，构建了一个层次化的结构，能够自动从图像中学习到从低级到高级的各种特征 。在底层的卷积层中，小尺寸的卷积核就像一个个敏锐的 “探测器”，在图像上滑动，对图像的局部区域进行细致扫描，专注于捕捉如边缘、纹理等基础且关键的低级特征。比如，当处理一张手势图像时，这些卷积核可以精准地检测出手部轮廓的边缘，以及手掌和手指表面的细微纹理。以边缘检测为例，特定的卷积核通过与图像像素进行卷积运算，能够增强边缘处的像素差异，从而清晰地勾勒出手势的外形边界。
随着网络层次的逐渐加深，中层的卷积层开始整合和分析这些低级特征，进而识别出诸如形状、部件等更为复杂一些的中级特征。还是以手势图像来说，这一层能够将之前检测到的边缘和纹理信息进行组合，识别出手部的基本形状，像握拳时近似的圆形、伸开手指时的扇形等，以及手指、手掌等不同部件的形态。
到了高层的卷积层和全连接层，网络会对前面提取到的各种特征进行高度抽象和综合，形成能够代表整个手势语义信息的高级特征，最终完成对手势类别的准确判断。例如，通过对一系列复杂特征的整合分析，网络可以准确识别出这个手势是代表数字 “1” 还是 “OK” 的手势 。
与传统的机器学习方法相比，CNN 的优势可谓十分显著。传统方法需要人工精心设计大量特征，这不仅是一项极其繁琐且需要深厚专业知识的工作，而且人工设计的特征往往难以全面、精准地描述图像的复杂特征，从而限制了模型的性能。而 CNN 则具备自动学习特征的强大能力，它直接以原始图像作为输入，通过在大量数据上的训练，自主挖掘出最具代表性和判别力的特征，极大地减少了人工干预，同时也显著提升了模型的准确性和泛化能力 。
在图像分类、目标检测、图像分割等众多计算机视觉任务中，CNN 都展现出了卓越的性能，取得了令人瞩目的成果。在经典的 MNIST 手写数字识别任务中，CNN 能够达到极高的准确率，轻松识别出各种手写风格的数字；在知名的 ImageNet 大规模图像分类竞赛中，基于 CNN 的模型表现出色，甚至超越了人类的识别准确率，充分彰显了其在处理大规模、高复杂度图像分类任务时的强大实力；在目标检测领域，像 Faster R - CNN、YOLO 等基于 CNN 的算法，能够快速且准确地检测出图像中不同物体的类别和位置，在智能安防、自动驾驶等实际应用场景中发挥着至关重要的作用 。
静态手势识别：人机交互的新语言
在当今科技飞速发展的时代，人机交互技术正经历着一场深刻的变革，而静态手势识别作为其中一颗璀璨的新星，以其独特的优势和广泛的应用前景，成为了众多领域关注的焦点，正逐渐改变着我们与智能设备交互的方式，宛如一种全新的人机交互 “语言”。
在智能家居系统里，静态手势识别技术赋予了用户更为便捷、自然的控制体验。忙碌一天下班回家，双手拎满物品时，无需再四处寻找开关，只需对着智能灯光系统做出特定的手势，就能轻松开启温馨的灯光；躺在沙发上享受闲暇时光，想要调节空调温度、切换电视频道或者播放喜爱的音乐，简单的几个手势便能完成操作，彻底摆脱遥控器的束缚。这不仅为用户带来了极大的便利，还显著提升了家居生活的智能化和舒适度，让家变得更加温馨、便捷 。
在虚拟现实（VR）和增强现实（AR）领域，静态手势识别技术更是大放异彩，成为实现沉浸式交互体验的关键。在 VR 游戏中，玩家仿佛置身于真实的游戏世界，通过各种手势与虚拟环境中的物体进行自然交互。比如在射击游戏里，玩家可以像在现实中一样，用手势模拟持枪、换弹、瞄准、射击等动作，让游戏体验更加紧张刺激、身临其境；在 AR 教育应用中，学生能够通过手势直接操作虚拟的教学模型，旋转、缩放、拆解复杂的三维物体，将抽象的知识变得直观易懂，大大提高了学习的积极性和效果 。
在智能驾驶领域，静态手势识别技术也发挥着重要作用。驾驶员在行车过程中，为了确保安全，双手往往需要时刻紧握方向盘，此时静态手势识别技术就提供了一种安全、便捷的交互方式。驾驶员可以通过简单的手势操作，实现接听或挂断电话、调节音量、切换导航界面等功能，无需分心去触摸中控屏幕，有效降低了驾驶过程中的操作风险，提高了行车安全性 。
在医疗康复领域，静态手势识别技术为残障人士带来了新的希望和便利。对于那些手部功能受限但仍有一定活动能力的患者，通过训练和使用静态手势识别系统，他们能够用自己独特的手势与外界进行沟通，表达基本需求，控制辅助设备，如电动轮椅、智能假肢等，极大地提高了他们的生活自理能力和社交能力，增强了他们融入社会的信心 。
在工业制造领域，静态手势识别技术也有着广泛的应用。在一些复杂的生产线上，工人需要频繁地操作各种设备和系统，使用静态手势识别技术，工人可以通过简单的手势指令来控制机器人手臂的动作、调整生产参数、查询生产信息等，不仅提高了操作效率，还减少了因接触设备而可能产生的安全隐患，提升了生产过程的智能化水平 。
基于 CNN 实现肤色静态手势识别的原理
（一）图像预处理：净化数据，为模型奠基
在基于 CNN 实现肤色静态手势识别的过程中，图像预处理是至关重要的第一步，就像是为一场精彩演出搭建稳固的舞台，它的主要任务是对原始图像进行一系列处理，去除噪声、调整亮度和对比度等，以提高图像的质量，为后续的特征提取和识别奠定坚实的基础 。
肤色检测是图像预处理中的关键环节，它利用肤色在颜色空间中的分布特性，将图像中的肤色区域与其他背景区域区分开来。在众多颜色空间中，YCrCb 颜色空间因其对光照变化相对不敏感，且肤色在 Cr - Cb 平面上具有较为集中的分布特性，而被广泛应用于肤色检测。例如，在 Cr - Cb 平面上，通过设定合适的阈值范围，如 Cr 取值在 133 到 173 之间，Cb 取值在 77 到 127 之间 ，就可以有效地筛选出肤色像素点，从而初步确定图像中的肤色区域。这种基于颜色空间的肤色检测方法，能够快速地从复杂背景中分离出手部所在的大致区域，大大减少了后续处理的数据量。
手势分割则是在肤色检测的基础上，进一步精确地提取出手势的轮廓和形状，将手部从肤色区域中完整地分割出来。常用的手势分割方法包括基于阈值分割、边缘检测和形态学操作等。以基于阈值分割的方法为例，在确定了肤色区域后，可以根据图像的灰度值或其他特征，设定一个合适的阈值，将高于或低于该阈值的像素点分别划分为手势区域和背景区域。然后，通过边缘检测算法，如 Canny 边缘检测算法，能够准确地检测出手势的边缘轮廓，再结合形态学操作，如腐蚀和膨胀，对分割后的手势区域进行优化，填补空洞、去除噪声点，使手势的轮廓更加清晰、完整 。
通过肤色检测和手势分割这两个关键步骤，图像中的手势信息得到了初步的提取和净化，去除了大量无关的背景信息，为后续 CNN 的特征提取提供了更加纯净、准确的数据，就像为模型提供了精心筛选和准备的原材料，使得模型能够更加专注地学习和识别手势的关键特征 。
（二）卷积层与池化层：层层筛选，提取关键特征
经过图像预处理后，干净且分割好的手势图像就进入了 CNN 的卷积层，卷积层堪称 CNN 的 “智慧大脑”，是整个网络中最为核心的部分，承担着从图像中提取关键特征的重任 。
卷积层中，卷积核（也被称作滤波器）扮演着 “特征探测器” 的重要角色。这些卷积核通常是尺寸较小的矩阵，常见的有 3×3、5×5 等。当卷积核在输入图像上滑动时，它会与图像局部区域的像素进行卷积运算，简单来说，就是将卷积核的每个元素与对应位置的图像像素值相乘，然后将这些乘积相加，得到一个新的像素值，这个新像素值就构成了输出特征图上的一个点 。通过这种方式，卷积核能够捕捉到图像中的局部特征，比如水平边缘、垂直边缘、纹理等。例如，一个特定权重设置的 3×3 卷积核在扫描图像时，若遇到水平方向上像素值变化明显的区域，就会产生较大的响应，从而检测出水平边缘；若遇到纹理较为复杂的区域，也能通过卷积运算提取出相应的纹理特征 。
在实际应用中，一个卷积层往往会包含多个不同的卷积核，每个卷积核都专注于提取一种特定类型的特征。假设有 32 个不同的卷积核，那么经过卷积运算后，就会得到 32 个不同的特征图，每个特征图都代表了图像在某一方面的特征信息。这些特征图就像是从不同角度对图像进行观察和分析得到的结果，它们共同构成了对输入图像更加全面、深入的描述 。
随着网络层次的不断加深，特征图的数量会逐渐增多，尺寸也会逐渐变大，这无疑会带来计算量的大幅增加。为了解决这个问题，池化层便应运而生，它紧随着卷积层，发挥着至关重要的作用。池化层主要通过下采样操作，对卷积层输出的特征图进行处理，降低其空间维度，同时尽可能地保留重要的特征信息 。
最大池化是一种常见的池化方式，它在一个固定大小的池化窗口内，选择其中像素值最大的那个点作为输出。比如，对于一个 2×2 的池化窗口，在这个窗口内有 4 个像素值，分别为 10、20、15、30，经过最大池化操作后，就会选择其中最大的 30 作为输出结果。这种操作的意义在于，它能够突出图像中最显著的特征，因为较大的像素值往往代表着图像中更为重要的信息，比如边缘、角点等关键特征 。通过最大池化，特征图的尺寸会按照池化窗口的大小进行相应的缩小，例如，一个原本 100×100 大小的特征图，经过 2×2 的最大池化后，尺寸就会变为 50×50，这样就有效地减少了后续计算的参数量和计算量，同时也在一定程度上提高了模型的鲁棒性，使其对图像的平移、旋转等微小变化具有更强的适应性 。
平均池化则是另一种池化方式，它计算池化窗口内所有像素值的平均值作为输出。这种方式能够平滑特征图，保留图像的整体特征信息，在一些对图像细节要求不是特别高，更注重整体特征的场景中具有较好的应用效果 。
（三）全连接层：整合特征，做出最终判断
经过卷积层和池化层的层层筛选与特征提取，图像中的手势已经被转化为了一系列高度抽象的特征图。然而，这些特征图中的特征仍然是分散的、局部的，还需要进一步的整合与分析，才能最终判断出手势的类别，而这个关键的任务就由全连接层来完成 。
全连接层的结构与传统的神经网络层非常相似，在 CNN 中，它位于网络的末端。当特征图传递到全连接层时，首先会进行一个 “展平” 操作，即将多维的特征图转化为一维向量 。例如，经过前面卷积和池化操作后得到的一个尺寸为 7×7×64 的特征图，展平后就会变成一个长度为 7×7×64 = 3136 的一维向量。这个一维向量包含了来自之前各个卷积层和池化层提取到的所有特征信息，但此时这些信息还处于一种较为混乱的排列状态 。
接下来，这个一维向量会依次通过多个全连接层。在每个全连接层中，每个神经元都与前一层的所有神经元进行连接，这意味着每个神经元都能够接收到来自前一层所有特征的信息。通过这些连接权重，全连接层能够对输入的特征向量进行线性变换，将分散的特征进行整合与关联分析，学习到特征之间的复杂关系 。在这个过程中，全连接层就像是一个 “智能分析师”，对输入的大量特征信息进行深入的分析和挖掘，将它们转化为具有更高语义信息的表示 。
以一个包含两个全连接层的网络为例，第一个全连接层可能包含 128 个神经元，它会对展平后的特征向量进行初步的整合与处理，将其映射到一个 128 维的特征空间中。在这个过程中，每个神经元都会根据自身的权重对输入特征进行加权求和，并通过激活函数引入非线性因素，使得模型能够学习到更加复杂的模式 。然后，经过第一个全连接层处理后的特征向量会继续输入到第二个全连接层，这个全连接层可能包含与手势类别数量相同的神经元，比如对于一个识别 10 种不同手势的任务，第二个全连接层就会有 10 个神经元 。最后，第二个全连接层的输出会通过一个激活函数，如 Softmax 函数，将输出转化为概率分布，这个概率分布表示了输入手势图像属于每个类别的可能性 。例如，输出结果可能是 [0.01, 0.05, 0.8, 0.02, 0.01, 0.03, 0.04, 0.01, 0.02, 0.01]，这就表明模型认为该手势图像属于第 3 类手势的概率最高，为 0.8，从而完成了对手势类别的最终判断 。
模型训练与优化：让模型 “聪明” 起来
（一）数据集的收集与标注：给模型提供 “学习资料”
一个高质量的数据集对于基于 CNN 的肤色静态手势识别模型的训练而言，就如同肥沃的土壤对于种子的生长一样，是至关重要的基础。丰富多样且准确标注的数据集能够为模型提供充足且优质的 “学习资料”，使模型能够学习到各种手势在不同环境、姿态和个体差异下的特征模式，从而有效提升模型的准确性和泛化能力 。
收集手势图像数据时，需要充分考虑到各种可能影响手势表现的因素，以确保数据集具有足够的多样性。要涵盖不同肤色的人群，因为不同肤色在颜色空间中的分布存在一定差异，这可能会对肤色检测和手势识别产生影响。收集不同性别、年龄的人的手势数据，由于生理特征和行为习惯的不同，他们的手势表现可能会有所不同。还要考虑不同光照条件下的手势图像，如强光、弱光、逆光等，光照的变化会导致图像的亮度、对比度和颜色发生改变，增加识别的难度 。
数据的多样性还体现在手势的角度和姿态上。收集从不同角度拍摄的手势图像，如正面、侧面、倾斜角度等，这样模型才能学习到手势在不同视角下的特征，提高对各种实际场景的适应性。例如，在实际应用中，用户的手势可能不会总是保持在标准的正面姿态，通过多样化的角度采集，可以使模型更好地应对这种情况 。
准确的标注是数据集构建的另一个关键环节。标注过程需要严格按照预定的标注规范进行，以确保标注的一致性和准确性。对于每个手势图像，都要明确标注其对应的手势类别，比如是数字手势 “1”“2”“3”，还是常见的功能手势，如 “点赞”“OK”“停止” 等 。
为了提高标注的准确性，可以采用多人标注、交叉验证的方式。由多个标注人员对同一批手势图像进行独立标注，然后对比他们的标注结果，对于存在分歧的标注进行进一步的讨论和确定。这样可以有效减少人为标注误差，提高数据集的质量 。
在标注过程中，还可以利用一些辅助工具来提高标注效率和准确性。对于手势分割任务，可以使用专门的图像分割标注工具，这些工具通常提供了绘制多边形、矩形等形状的功能，方便标注人员准确地勾勒出手势的轮廓 。
（二）训练过程：不断调整，提升性能
在完成数据集的收集与标注后，就正式进入了模型的训练阶段。这个阶段就像是对模型进行一场严格而又精细的 “培训”，通过不断地调整模型的参数，使其能够从数据中学习到准确的模式和规律，从而提升在肤色静态手势识别任务中的性能 。
在训练过程中，选择合适的优化算法是至关重要的。随机梯度下降（SGD）是一种经典且常用的优化算法，它的基本原理是在每次迭代中，随机选择一个小批量的数据样本，计算这些样本上的损失函数关于模型参数的梯度，然后根据梯度的方向来更新模型参数 。例如，对于一个包含 1000 个样本的训练集，SGD 可能每次只选择 10 个样本（即一个小批量）来计算梯度并更新参数。这种方式虽然计算效率较高，因为不需要在每次迭代时都计算整个训练集的梯度，但它的缺点是梯度更新可能会比较 “嘈杂”，导致训练过程不够稳定，收敛速度有时也会较慢 。
为了克服 SGD 的一些缺点，Adam 优化器应运而生，它结合了动量法和自适应学习率的思想。Adam 优化器在计算梯度时，不仅考虑当前小批量数据的梯度，还会引入之前梯度的 “动量”，使得参数更新更加平滑和稳定。它会根据每个参数的梯度历史自适应地调整学习率，对于那些梯度变化较大的参数，适当减小学习率，以避免参数更新过于剧烈；对于梯度变化较小的参数，则适当增大学习率，加快收敛速度 。这种自适应的学习率调整机制使得 Adam 优化器在许多深度学习任务中都表现出了良好的性能，能够更快地收敛到较优的解 。
在训练过程中，需要密切监控训练进度和模型的性能。通常会使用一些指标来评估模型在训练集和验证集上的表现，损失函数值是一个重要的指标，它衡量了模型预测结果与真实标签之间的差异。随着训练的进行，我们期望损失函数值能够逐渐减小，这表明模型在不断学习，对数据的拟合能力在不断提高 。
准确率也是一个常用的评估指标，它表示模型正确预测的样本数占总样本数的比例。在手势识别任务中，准确率直观地反映了模型对手势类别的判断能力。通过定期计算训练集和验证集上的准确率，可以了解模型的学习效果和泛化能力。如果发现训练集上的准确率持续上升，而验证集上的准确率却不再提高甚至下降，这可能是模型出现了过拟合的迹象，需要及时采取措施进行调整 。
为了监控训练进度，还可以绘制损失函数值和准确率随训练轮数（epoch）变化的曲线。这些曲线能够清晰地展示模型的训练趋势，帮助我们判断模型是否收敛、是否存在过拟合或欠拟合等问题 。例如，当损失函数值在训练过程中逐渐平稳，不再明显下降，且准确率也趋于稳定时，说明模型可能已经收敛；而如果损失函数值在训练集上持续下降，但在验证集上却开始上升，同时验证集准确率下降，这就是典型的过拟合现象 。
（三）模型评估与优化：发现问题，持续改进
当模型完成训练后，接下来就需要对其性能进行全面、细致的评估，这就好比对一位学生进行考试，检验其学习成果是否达到预期。在肤色静态手势识别任务中，常用准确率、召回率、F1 值等指标来评估模型的性能 。
准确率，正如前面所提到的，是指模型正确预测的样本数占总样本数的比例，它能够直观地反映模型在整体上的识别能力。假设我们有 100 个手势样本，模型正确识别出了 80 个，那么准确率就是 80% 。然而，准确率在面对类别不平衡的数据集时，可能会存在一定的局限性。例如，在一个手势数据集中，“点赞” 手势的样本数量占了 90%，而其他手势的样本数量较少。如果模型简单地将所有样本都预测为 “点赞” 手势，虽然准确率可能会很高，但实际上它并没有真正学习到其他手势的特征，这样的模型在实际应用中是没有价值的 。
召回率则是指正确分类为正类的样本数占所有真实正类样本的比例，它更关注模型对正类样本的捕捉能力。在手势识别中，如果我们将某个特定的手势（如 “OK” 手势）定义为正类，召回率就是模型正确识别出的 “OK” 手势样本数占实际 “OK” 手势样本总数的比例 。召回率对于那些假阴性（漏判正类）成本较高的场景非常重要。比如在医疗领域的手势辅助诊断系统中，如果漏判了某些关键的手势信号，可能会导致严重的诊断失误，因此在这种情况下，高召回率是至关重要的 。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
function IM = imageManipulator(H)
[r c x] = size(H);
if(x ~= 1)
H = rgb2gray(H);
end
gaussImg = imgaussfilt(H,5);
threshImg = zeros(r,c);
for i = 1:r
for j = 1:c
if(gaussImg(i,j) < 120)
threshImg(i,j) = 255;
end
end
end
threshImg = imfill(threshImg);
IM = threshImg;
end
% BI = zeros(r,c);
% for i = 1:r
% for j = 1:c
% if(GFI(i,j) < 130)
% BI(i,j) = 255;
% end
% end
% end
%
% % imds = imageDatastore("Images\test",'IncludeSubfolders',true,'LabelSource','foldernames');
% % [numFiles dim] = size(imds.Files);
% %
% % randFiles = randperm(numFiles,9);
% % figure;
% % for i = 1:9
% % inImg = imread(imds.Files{randFiles(i)});
% % grayImg = rgb2gray(inImg);
% % gaussImg = imgaussfilt(grayImg,5);
% % test = edge(grayImg);
% %
% % subplot(3,3,i);
% % imshow(test);
% % title("Gesture: " + char(imds.Labels(randFiles(i))));
% % end
% %
% % %
%
%
%
% imds = imageDatastore("Images\test",'IncludeSubfolders',true,'LabelSource','foldernames');
% [numFiles dim] = size(imds.Files);
%
% randFiles = randperm(numFiles,1);
% IM = imread(imds.Files{randFiles});
% GI = rgb2gray(IM);
% GFI = imgaussfilt(GI,4);
%
%
% [r c x] = size(GI);
% BI = zeros(r,c);
% for i = 1:r
% for j = 1:c
% if(GFI(i,j) < 130)
% BI(i,j) = 255;
% end
% end
% end
% %
% % Gx = [-1 0 1; -2 0 2; -1 0 1];
% % Gy = [-1 -2 -1; 0 0 0; 1 2 1];
% % PI = padarray(GI,[1,1],'replicate');
% %
% %
% % Gx = conv2(Gx,PI);
% % Gy = conv2(Gy,PI);
% % PI = double(PI);
% %
% % % Gx=(sum(Gx.*PI));
% % % Gx = sum(Gx);
% % % Gy= (sum(Gy.* PI));
% % % Gy = sum(Gy);
% %
% % G = sqrt(Gx.^2 + Gy.^2);
% % % G = Gx + Gy;
% [r,c,x] = size(G);
%
% OI = zeros(r,c);
% for i = 2:r
% for j = 2:c
% if(atan(Gy(i,j)/Gx(i,j)) >= 0)
% OI(i,j) = G(i,j);
% end
% end
% end
%
% % [r c x] = size(GI);
% % BI = zeros(r,c);
% % for i = 1:r
% % for j = 1:c
% % if(GI(i,j) < 130)
% % BI(i,j) = 255;
% % end
% % end
% % end
%
% SI = imfill(BI);
%
% figure;
% subplot(3,3,1);
% imshow(IM);
% title("Original Image");
% subplot(3,3,2);
% imshow(GI);
% title("Gray Image");
% subplot(3,3,3);
% imshow(GFI);
% title("Gray Blurred Image");
% subplot(3,3,4);
% imshow(Gx);
% title("Sobel Gx");
% subplot(3,3,5);
% imshow(Gy);
% title("Sobel Gy");
% subplot(3,3,6);
% imshow(G);
% title("Sobel Total");
% subplot(3,3,7);
% imshow(OI);
% title("Sobel Total with Angle");
% subplot(3,3,8);
% imshow(BI);
% title("Thresholded Gray Image");
% subplot(3,3,9);
% imshow(SI);
% title("Thresholded Gray Image Fill");
🔗 参考文献
🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除
🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：
🌟 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化
🌟 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
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌟 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化
🌟 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、
🌟 通信方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配
🌟 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测
🌟电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统（BMS）SOC/SOH估算（粒子滤波/卡尔曼滤波）、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进（扰动观察法/电导增量法）、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化\智能电网分布式能源经济优化调度，虚拟电厂，能源消纳，风光出力，控制策略，多目标优化，博弈能源调度，鲁棒优化
电力系统核心问题经济调度：机组组合、最优潮流、安全约束优化。新能源消纳：风光储协同规划、弃风弃光率量化、爬坡速率约束建模多能耦合系统：电-气-热联合调度、P2G与储能容量配置新型电力系统关键技术灵活性资源：虚拟电厂、需求响应、V2G车网互动、分布式储能优化稳定与控制：惯量支撑策略、低频振荡抑制、黑启动预案设计低碳转型：碳捕集电厂建模、绿氢制备经济性分析、LCOE度电成本核算风光出力预测：LSTM/Transformer时序预测、预测误差场景生成（GAN/蒙特卡洛）不确定性优化：鲁棒优化、随机规划、机会约束建模能源流分析、PSASP复杂电网建模，经济调度，算法优化改进，模型优化，潮流分析，鲁棒优化，创新点，文献复现微电网配电网规划，运行调度，综合能源，混合储能容量配置，平抑风电波动，多目标优化，静态交通流量分配，阶梯碳交易，分段线性化，光伏混合储能VSG并网运行，构网型变流器， 虚拟同步机等包括混合储能HESS：蓄电池+超级电容器，电压补偿,削峰填谷，一次调频，功率指令跟随，光伏储能参与一次调频，功率平抑，直流母线电压控制；MPPT最大功率跟踪控制，构网型储能，光伏，微电网调度优化，新能源，虚拟同同步机，VSG并网，小信号模型
🌟 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
🌟 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别
🌟 车间调度
零等待流水车间调度问题NWFSP、置换流水车间调度问题PFSP、混合流水车间调度问题HFSP、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP
👇
