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基于GA遗传优化算法的Okumura-Hata信道参数估计算法matlab仿真
在MATLAB 2022a中应用遗传算法进行无线通信优化，无水印仿真展示了算法性能。遗传算法源于Holland的理论，用于全局优化，常见于参数估计，如Okumura-Hata模型的传播损耗参数。该模型适用于150 MHz至1500 MHz的频段。算法流程包括选择、交叉、变异等步骤。MATLAB代码执行迭代，计算目标值，更新种群，并计算均方根误差(RMSE)以评估拟合质量。最终结果比较了优化前后的RMSE并显示了SNR估计值。
基于GA遗传优化的CNN-LSTM-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
本项目使用MATLAB 2022a实现时间序列预测算法，完整程序无水印。核心代码包含详细中文注释和操作视频。算法基于CNN-LSTM-SAM网络，融合卷积层、LSTM层与自注意力机制，适用于金融市场、气象预报等领域。通过数据归一化、种群初始化、适应度计算及参数优化等步骤，有效处理非线性时间序列，输出精准预测结果。
基于GA遗传优化的最优阈值计算认知异构网络(CHN)能量检测算法matlab仿真
本内容介绍了一种基于GA遗传优化的阈值计算方法在认知异构网络（CHN）中的应用。通过Matlab2022a实现算法，完整代码含中文注释与操作视频。能量检测算法用于感知主用户信号，其性能依赖检测阈值。传统固定阈值方法易受噪声影响，而GA算法通过模拟生物进化，在复杂环境中自动优化阈值，提高频谱感知准确性，增强CHN的通信效率与资源利用率。预览效果无水印，核心程序部分展示，适合研究频谱感知与优化算法的学者参考。
基于GA遗传优化的BiLSTM双向长短期记忆网络序列预测算法matlab仿真,对比BiLSTM和LSTM
本内容包含基于BiLSTM与遗传算法（GA）的算法介绍及实现。算法通过MATLAB2022a/2024b运行，核心为优化BiLSTM超参数（如学习率、神经元数量），提升预测性能。LSTM解决传统RNN梯度问题，捕捉长期依赖；BiLSTM双向处理序列，融合前文后文信息，适合全局信息任务。附完整代码（含注释）、操作视频及无水印运行效果预览，适用于股票预测等场景，精度优于单向LSTM。
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发布 MyEclipse 6.5 GA / Blue 6.5 / 6.0GA / 5.5GA / 5
特别说明：此版本序列号是本站经过n久反编译、穷举法等等计算出来的，之前的版本一直算到myeclipse的9.99版本，序列号过期时间为2099年12月31日，目前最新的MyEclipse 6.
Leadership：阿里云飞天洛神云网络持续演进之路
2023年云栖大会 | 云网络技术分论坛，阿里云网络产品线负责人祝顺民带来《Leadership：简单易用的智能云网络 | 阿里云网络持续演进之路》的主题演讲，以让网络更简单为核心，围绕着稳定、安全、性能、自适应弹性、深度可观测和全面自服务等6大架构设计理念，全面阐释阿里云飞天洛神云网络（洛神网络）的全新的产品服务能力升级
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