多步截断优先扫描强化学习算法

研究了优先扫描的强化学习方法,通过定义新的迹,把多步截断即时差分学习用于集成规划的优先扫描强化学习,用多步截断即时差分来定义扫描优先权,提出一种改进的优先扫描强化学习算法并进行仿真实验,实验结果表明,新算法的学习效率有明显的提高。     

4个茶树品种试制白茶的感官品质特征比较分析

本文以清水3号、早春翠芽、早春雪芽、普景1号4个品种的一芽一、二叶为原料,依据白茶加工技术规范工艺流程制得云南白茶。通过对4个品种试制样的感官审评分析,筛选确定以早春雪芽鲜叶为原料,按照特定工艺流程生产的云南白茶品质最佳,其外形灰绿肥壮,叶背显毫,汤色黄绿清澈,香气鲜嫩带毫香,滋味鲜爽香甜,叶底肥嫩柔软,具有一定的推广价值。     

高饱和度非饱和土一维固结解析解及其应用

高饱和度非饱和土存在于大坝(或路堤)高含水率的压实土.高饱和度非饱和土中气相主要以封闭气泡形式存于孔隙水中,并随水一起流动.假设高饱和度非饱和土为具有可压缩流体的两相土,考虑水气混合物的压缩性,建立高饱和度非饱和土排水固结方程,获得一维解析解.研究了高饱和度非饱和土的孔压系数、高饱和度非饱和土的排水固结特性及其与饱和土的区别,分析了初始饱和度和初始荷载对高饱和度非饱和土固结特性及其瞬时压缩沉降量的影响.     

基于Profinet的切削加工单元智能化改造设计与应用

针对目前制造企业对切削加工单元低成本智能化升级改造的需求，提出以PLC为控制核心、HMI为人机交互媒介、工业机器人为搬运单元的智能化改造方案。数控车床、加工中心和工业机器人端由远程I/O模块通过Profinet工业以太网与PLC进行数据交换，在西门子TIA软件中完成远程I/O模块导入、系统硬件组态、PLC程序编制、HMI界面设计等，并与编制的工业机器人程序进行联调。结果表明：所提方案在提高作业安全水平、降低人员劳动强度、减少人员需求等方面具有积极作用。     

基于灰色神经网络的入侵检测系统研究

将灰色预测和神经网络有机的结合起来,构造出了新的灰色神经网络GNNM,并用于入侵检测系统(IDS)中,仿真结果表明,GNNM算法在较低误报率的基础上达到了理想的检测率,与传统的神经网络算法相比,不但提高了系统的并行计算能力和系统的可用信息的利用率,还提高了系统的建模效率与模型精度.     

基于IBM—PC机的微机多显示装置

我国电力工业正在飞速发展,全国水电站、火电厂、变电所等电力单位星罗棋布。已建水电站、火电厂的装机容量不断增加,新建的电力单位越来越多。电网越来越大,电网结构日趋复杂。 在这样情况下对电网的安全性、稳定性、可靠性提出了更新、更高的要求;对电力系统的经济运行这一问题,需要更有效的解决方式。统筹全局、运筹整个电网、安全调度、经济运行是所有电力单位迫切要求。     

多步截断SARSA强化学习算法

提出了一种新的 on- policy强化学习算法 ,其基本思想是按照一定学习策略 ,利用 k(k >1)步的信息来估计 TD (λ)回报值 ,从而加快对行动最优值估计的更新。更新速度比 SARSA (0 )算法快 ,但不象 SARSA (λ)需要大量的计算     

混合动力电动汽车能量管理控制策略及仿真

研究电动汽车能量管理优化控制问题,混合动力电动汽车(HEV)能量管理系统,由于动力效率决定于发动机性能控制。针对传统方法燃油利用率低,车辆驾驶控制方式影响了优化。为了提高能源优化效率及优化驾驶控制,提出了一种燃油经济性和驾驶性能全局优化的能量管理控制策略。首先在系统中加入驾驶性能变量,并在代价函数中加入驾驶性能限制,然后把HEV能量管理问题建模为多步决策过程问题,运用动态规划(DP)原理,得到了全局优化的能量管理控制器。将该控制器模型嵌入高级车辆仿真器ADVISOR的并联车辆模型中,与传统规则的控制策略进行仿真对比。仿真结果表明,新的控制策略使燃油经济性提高了约16%,并且使驾驶性能控制在良好的范围内,能有效提高HEV能量管理的效率和实用性,为优化设计提供了依据。     

多变异自适应遗传算法特征筛选的人脸检测

通过研究基于AdaBoost算法的人脸检测,针对提取的Haar特征维数过高且有冗余,耗时过大,严重影响了人脸检测速度等问题,提出了基于多变异位自适应遗传算法（Multiple Mutation Adaptive Genetic Algorithm,MMAdapGA）的特征选择人脸检测方法.MMAdapGA采用类内类间比作为适应度函数,寻找其最优个体所对应的基因链,然后演化得到全局最优特征,以此降低特征空间维数及冗余度.实验结果表明：检测率（DR）与误检率（FDR）不仅没有下降,而且检测速度得到了很大的提升.