本作品利用MATLAB平台，深入探讨并实现了对当前热门的人工智能大模型的各项性能分析，包括但不限于效率、准确率及资源消耗等方面的评估。通过该工具，研究者能够更好地理解与优化大型机器学习模型的表现。
**仿真咨询**
1. **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，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
2. **机器学习与深度学习方面**
- 卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）
- 极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM），BP，RBF，宽度学习，DBN，RF
- RBF, DELM, XGBOOST, TCN 实现风电预测、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
- 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
3. **图像处理方面**
- 图像识别、分割、检测、隐藏技术应用（如水印），配准与拼接方法探讨
- 融合及增强策略研究，压缩感知在图像领域的实践
4. **路径规划方面**
- 旅行商问题(TSP)，车辆路径问题(VRP, MVRP, CVRP, VRPTW等)
- 无人机三维路径设计、协同技术探索
5星
