针对传统随机生产模拟忽略负荷的时序特性而难以考虑机组启停、备用、调峰等相关动态费用的问题，将转移频率分析纳入随机生产模拟框架中，形成了改进等效电量频率法．该方法通过等效负荷频率曲线(ELFC)的卷积考虑机组启停，将生产成本分析的范畴拓宽到动态费用的计算．根据所提算法和含风电的EPRI 36算例，比较了风电并网前后系统可靠性指标、燃料成本、环境成本和动态费用等的变化，并研究了风电装机规模对动态费用率的影响．结果表明，相对于动态费用的增加，风电对系统可靠性与经济性的改善是主要的，但动态费用率随着风电规模的扩大

麻雀搜索算法（SSA）文章复现（改进Tent混沌初始化+改进Tent混沌扰动+高斯扰动）——CSSA。 复现内容包括:改进算法实现、23个基准测试函数、改进策略画图分析、文中三种混沌图分析、与SSA对比等。 代码基本上每一步都有注释，非常易懂，代码质量极高，便于新手学习和理解。

针对现有群体智能优化算法在处理多目标功率潮流和电压优化问题时出现的易陷入局部最优、Pareto前沿分布性能不佳等问题，本文结合灰色狼群算法(GWO)和平衡优化器(EO)算法的搜索机制，开发出改进的灰狼平衡算法(GWEO)。该算法在GWO搜索机制的基础上加入了EO的扰动机制，进一步扩大了算法的搜索范围，有效提升了算法搜索结果的收敛性和分布性。然后以IEEE12、33、118节点配电系统为算例，以系统损耗最小、平均电压偏差最小和分布式光伏弃光率最小为优化目标，将GWEO应用到考虑分布式接入场景的配电网多目标功率潮流和电压优化中。优化结果表明，改进的GWEO可为决策者提供更优质、更多样的功率潮流和电压优化方案，因此更能满足实际配电网功率潮流和电压优化的场景需求。

基于改进PSO-LSTM神经网络的气温预测.pdf

算法设计与分析：回溯法求解地图涂色问题（含代码，4种改进方法）完整代码！

《php+html5（原代码改进）多进程实现大视频文件无刷新上传 》这个代码的改进升级版本，更新内容如下： 【2023.04.22】 1、修复大文件上传，上传到100%，合并文件这步容易失败（失败原因是文件越大合并耗时越长，超出运行时间就会超时失败，增加设置长运行时间来解决） 2、增加断点续传功能（标题写有 断点续传，试了下和代码里也没看到相关代码，就自己研究下加入） 3、运行日志，增加几个运行步骤明细，让上传更直观到哪一步了 PS:源码下载至 https://download.csdn.net/download/wangsenling/10877679，使用中发现些问题，并按照自己的想法进行了改进，既然作者热于源码分享，那我也把自己改进后的源码分享出去。

根据矿工安全行为自身的复杂性,影响因素的多样性,行为过程的非线性、模糊性、随机性、时变性的特点,从安全生理、安全心理、工程心理、安全管理、生活重大事件、不同文化差异6个方面构建了矿工安全行为心理测量的初试量表。通过相关数学工具确定了与矿工安全行为状况紧密相关的63条测量指标作为评价因素集合,建立了基于灰色-模糊-改进动量BP算法的矿工安全行为状况的综合评价模型。通过实践应用表明,该方法能对矿工安全行为状态进行较为准确的评价,能满足生产现场矿工不安全行为预测的要求。

yolov5改进 YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。主要的改进思路如下所示： 输入端：在模型训练阶段，提出了一些改进思路，主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放； 基准网络：融合其它检测算法中的一些新思路，主要包括：Focus结构与CSP结构； Neck网络：目标检测网络在BackBone与最后的Head输出层之间往往会插入一些层，Yolov5中添加了FPN+PAN结构； Head输出层：输出层的锚框机制与YOLOv4相同，主要改进的是训练时的损失函数GIOU_Loss，以及预测框筛选的DIOU_nms。 本资源包括对yolov5的改进策略和案例分析进行了详细阐述，有需要的朋友可以下载学习。

改善扩散 这是的代码库。 用法 README的这一部分将逐步介绍如何训练模型并从模型中取样。 安装 克隆该存储库，然后在您的终端中导航至该存储库。 然后运行： pip install -e . 这应该安装脚本所依赖的improved_diffusion python软件包。 准备资料 训练代码从图像文件目录中读取图像。 在文件夹中，我们提供了用于为ImageNet，LSUN卧室和CIFAR-10准备这些目录的说明/脚本。 要创建自己的数据集，只需将所有图像转储到扩展名为“ .jpg”，“。jpeg”或“ .png”的目录中即可。 如果您希望训练一个类条件模型，则将文件命名为“ mylabel1_XXX.jpg”，“ mylabel2_YYY.jpg”等，以便数据加载器知道“ mylabel1”和“ mylabel2”是标签。 子目录也会自动枚举，因此可以将图像组织为递归结构（尽管目录名

自己整理的YOLO模型的各种改进文献 包括添加注意力模块 改进骨干网络 改进特征融合 改进输出层等