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2021 年 2 月冬季天气事件 - Oklahoma.gov
注：1) 重点标出俄克拉荷马州负荷较大的输电运营商。2) CSWS 包括 PSO 和 SWEPCO。3) 分配百分比是根据上一冬季能源消耗的比例预先确定的
使用新概率粒子群优化器和顺序差分进化的脑电信号癫痫病识别模型
摘要 癫痫是个体的一种慢性发作状态。脑细胞群反映出异常的电活动。脑电图 (EEG) 是一种监测大脑活动和诊断神经系统疾病的常用工具。在处理具有超高维度的复杂变换特征并从 EEG 中提取最佳特征时，对癫痫和非癫痫数据进行分类是一项具有挑战性的任务。本文提出了一种新的混合方法来选择最佳特征，该方法涉及粒子群优化 (PSO) 算法、新开发的概率粒子群优化 (PPSO) 算法和顺序差分进化 (SDE) 算法。癫痫患者的 EEG 数据已用于评估该方法。使用离散波长变换提取特征。PSO、PPSO 和 SDE 从 EEG 的特征空间中选择最佳特征。进一步使用不同的分类器评估这些最佳特征的性能。比较了 PSO、PPSO 和 SDE 的性能。本文对生物启发算法对脑电信号特征优化的重要性进行了广泛的研究。在所有分类器中，支持向量机 (SVM) 表现优异，在第 100 个周期时，PPSO 的准确率为 97.74%，SDE 的准确率为 98.34%。这表明最佳特征选择提高了分类器的性能。
量子阱肖特基二极管参数
本文的主要贡献是对不同的提取方法进行了比较研究，并在很大的温度范围内进行了测试（从极低的温度 100 K 到室温 300 K）。更准确地说，已经开发了四种技术来解决这个问题，例如 Cheung [ 1 ]、PSO、ABC 和 DE。关于所使用的启发式技术，PSO 算法最初模仿生物的社会行为和运动，例如一群鸟或一群鱼。同时，ABC 算法模拟了自然界中蜜蜂的觅食行为。而最后一种算法，即 DE，是一种基于种群的算法，旨在解决实际的优化问题。该算法需要四个主要步骤，例如初始化、突变、重组和选择。有关这些算法的更多详细信息，请参阅参考文献 [ 5、11、12 ]。
粒子群优化的飞机配平分析
在本研究中，首先开发了 F-16 飞机全动力学的详细非线性模型，并用 MATLAB 进行编码。该模型包括重力模型、可变大气参数、表格气动函数、推进模型、非线性控制面驱动模型和六自由度运动方程。然后开发了一种使用上述模型计算所有可能配平值的数值工具。该工具可以计算不同操作点的配平值。在开发的算法中，使用了粒子群优化 (PSO) 方法，这是一种在连续搜索空间上具有高收敛速度的元启发式方法。然后使用开发的模型围绕计算出的配平值进行模拟。模拟结果证实，基于 PSO 的配平算法可以高精度地找到所有配平值。
基于机器学习算法的冠状动脉疾病的诊断支持向量机，人工神经
已经对数据挖掘在包括CAD在内的疾病诊断中的应用进行了各种研究； [9,10]将建议的模型与基于PSO的自适应神经融化推理系统（PSO -ANFIS）进行了比较。结果表明，建议的模型优于PSO -ANFIS模型。建议的模型还具有2个重要好处：（1）它很快学习，（2）响应迅速。对于大型准确的数据集，快速学习和快速响应能力的重要性很重要。[11] Jackins等。进行了一项研究，以找到可用数据集中诊断糖尿病，冠心病和癌症的模型。他们使用幼稚的贝叶斯分类和随机森林（RF）分类算法进行数据集的分类。结果表明，三种疾病的RF模型的准确性高于幼稚贝叶斯分类器的精度值。[12] Das等。使用统计分析系统，引入了一种诊断心脏病的方法。神经网络集合方法位于提议系统的中心。从从克利夫兰心脏病数据库中获得的数据中获得的分类准确性为89.01％。另外，在心脏病的诊断中分别获得了80.95％和95.91％的敏感性和特异性。[14] Dutta等。[13] Olaniyi和Oyedotun提出了一个基于人工神经网络（ANN）的三步模型来诊断心绞痛，其精度为88.89％。提出了具有卷积层的有效神经网络。他们提出的模型在预测冠心病方面的准确性达到了77％。该模型还能够比传统方法（例如支持向量机（SVM）和RFS）更准确地预测负面案例。[15]
对斑块牛皮癣的患者ESK-001（ESK-001）的探索性暴露响应（E-R）分析
模型准确地反映了观察到的数据，在健康受试者和具有斑块PSO的受试者中表明相似的ESK-001暴露和线性PK。在ESK-001暴露与钥匙功效终点之间显示出很强的相关性。在相同剂量下长时间暴露效果反应可大大提高。以40 mg竞标剂量达到了最大的治疗反应，该剂量保持与测试剂量较低的剂量相当。因此，在患有中度至重度PSO的受试者中，选择了40 mg出价剂量进行即将进行的III期研究。有关大会和OLE研究功效，安全性和耐受性的其他信息可在该国会提供：海报P1004，并在第5769条第5769节中分别提供了介绍。
2024年的乡村，Marikina市
人物的乡村是PSA省级办事处的旗舰出版物，对一个省或城市的人口，经济和社会景观提供了详细的观察。今年，PSA-NCR PSO II释放了Marikina市的第三版乡村。它包括13章，涵盖了人口，健康，收入，治理，旅游，公共秩序和安全等各种主题。该出版物具有100多个统计表，突出了Marikina市在2024年和前几年的当前状况。数据通过不同的方面分类，满足利益相关者，公众和其他数据用户的需求，以了解明智的决策以及有效的计划和政策制定。此外，它是跟踪城市朝着可持续发展目标的进步的监视工具。该出版物的成功归因于数据供应商，特别是Marikina地方政府，该政府提供了及时的统计数据。他们通过确保访问最新和相关的数据来促进社区参与和发展项目的合作。此外，我要感谢出版物背后的团队在编译和分析信息方面的奉献精神和辛勤工作。他们的努力不仅提高了透明度，而且还使居民有能力就其社区的未来做出明智的决定。Helen L. Adolacion首席统计专家PSA-NCR PSO II 2024年10月Helen L. Adolacion首席统计专家PSA-NCR PSO II 2024年10月
1.1.1. 所开发和实施的课程与当地、国家、地区和全球的发展需求相关，这体现在机构提供的课程的项目成果（PO）、项目具体成果（PSO）和课程成果（CO）中。
1.1.1. 所开发和实施的课程与当地、国家、地区和全球的发展需求相关，这体现在机构提供的课程的项目成果（PO）、项目具体成果（PSO）和课程成果（CO）中。