通过粒子群算法对卷积神经网络结构的参数进行优化，最后在训练集和测试集上进行验证，效果比普通卷积神经网络的精度更高。粒子群算法可以有效高效地为卷积神经网络的超参数搜索提供方案。相比手动设计,粒子群算法通过模拟进化算法的方式,有望找到更佳结构。 粒子群算法可以用于卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）的优化。CNN是一种常用于图像识别、语音识别等领域的深度学习模型，它由多个卷积层、池化层和全连接层组成。CNN模型的优化需要调整的超参数很多，包括卷积核大小、卷积核数量、池化大小、学习率等等。因此，使用传统的梯度下降算法可能会陷入局部最优解，而粒子群算法则可以通过全局搜索来寻找更优的解。

计算机网络等教科书中知识均为理论，这里知识均为实操

前言 　　作为一种有效的安全防范手段，视频监控，是安全防范系统的重要组成部分，它是一种防范能力较强的综合系统。视频监控以其直观、准确、及时和信息内容丰富而广泛应用于许多场合。近年来，随着计算机、网络以及图像处理、传输技术的飞速发展，视频监控技术也有了长足的发展的作用主要集中在三个方面：一是事前预警，能够分析异常状况并进行报警；二是实时浏览，能够实时传送监控点图像供用户浏览；三是事件回溯，能够对监控图像进行存储并提供存储资源的按需调用。 　　其中，事件回溯在目前的视频监控应用中普遍也为重要，因为现实情况下，用户更多的是在事件发生后通过回放监控图像来追溯当时的情景。所以，对监控点图像进行有效存

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Maltab实现CNN卷积神经网络故障诊断（代码完整，可直接运行，适合2018及以上） 卷积神经网络（convolutional neural network）是具有局部连接、权重共享等特性的深层前馈神经网络，最早主要是用来处理图像信息。 相比于全连接前馈神经网络，卷积神经网络有三个结构上的特性：局部连接、权重共享以及汇聚，这些特性使得卷积神经网络具有很好的特征提取能力，且参数更少。 利用各种检查和测试方法，发现系统和设备是否存在故障的过程是故障检测；而进一步确定故障所在大致部位的过程是故障定位。故障检测和故障定位同属网络生存性范畴。要求把故障定位到实施修理时可更换的产品层次（可更换单位）的过程称为故障隔离。故障诊断就是指故障检测和故障隔离的过程。

当前，复杂网络已迅速形成了一门贯穿多领域的交叉性学科，其相关理论被应用于诸多领域.为了解复杂网络的研究现状，首先从复杂网络的定义与统计特性两个角度介绍了复杂网络的基本概念，然后列举了几种典型的复杂网络模型，以及在此基础上对其进行改进后所建立的模型并讨论其优缺点，围绕复杂网络结构特性与网络动力学两个方面进一步分析了当前复杂网络的研究现状并列举了近几年的研究成果，最后得出结论并对复杂网络未来的热点研究方向做出展望.

有关复杂网络的文献综述整理版（文献都比较老）

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