模仿学习方法综述及其在机器人领域的应用

模仿学习一直是人工智能领域的研究热点。模仿学习是一种基于专家示教重建期望策略的方法。近年来，在理论研究中，此方法和强化学习等方法结合，已经取得了重要成果；在实际应用中，尤其是在机器人和其他智能体的复杂环境中，模仿学习取得了很好的效果。主要阐述了模仿学习在机器人学领域的研究与运用。介绍了和模仿学习相关的理论知识；研究了模仿学习的两类主要方法：行为克隆学习方法和逆强化学习方法；对模仿学习的成功应用进行总结；最后，给出当前面对的问题和挑战并且展望未来发展趋势。     

纺织高校教学的弊端和改革突破口浅谈

纺织高等学校如何加强课程体系建设,进行课程体系改革的意义及在哪些方面进行课程改革提出了具体的措施和方法,为高等教育工作者提供了参考.     

新型复合煤尘抑制剂的制备及特性

随着科学技术的发展,我国对煤炭的需求也不断提高,在堆存以及运输过程中不可避免的会产生大量粉尘,不仅污染环境还会威胁人体健康。以海藻酸钠为接枝基体,通过对海藻酸铵进行多重改性,以及在阴离子表面活性剂共同作用下,制备了新型环境友好型抑尘剂。通过对抑尘剂的相关性能进行研究发现,该抑尘剂性能优良、抑尘效果好。     

基于温差均匀性因子协进化的双层算法同步优化换热网络

针对同时存在整型变量和连续型变量的换热网络综合问题,提出一种双层优化方法。外层以换热网络的温差均匀性因子作为网络结构性能的评价指标,通过蒙特卡洛随机抽样技术产生试探结构,采用整型优化算法逐步进化外层结构;内层以最小年综合费用作为优化指标,采用动态更新子群的改进粒子群算法优化连续变量。优化结果表明,温差均匀性因子可以有效评价换热网络的结构性能,从而指导结构的进化;改进的粒子群算法具有更强的全局搜索能力,相关算例均找到了更优的网络设计,应用于工业生产实际,可以有效节约成本。     

一种新的用于换热网络全局优化的强制进化随机游走算法

应用启发式方法在换热网络全局优化上的优点,提出了一种全新的强制进化随机游走算法（random walk algorithm with compulsive evolution,RWCE）,算法以目标函数减小为强制方向,通过各换热单元面积的随机扩大或缩小,同时实现了整型变量（换热单元数）和连续变量（换热单元面积）的同步优化。另外,算法能够以一定的概率选择接受差解,使其具备极强的跳出局部最优解的能力和全局搜索能力。算例验证表明,RWCE算法相比于其他启发式方法具有程序简单、更易实现、算法适应性及全局搜索能力更强的优点,使优化质量得到进一步提升。     

矿用新型防灭火凝胶的制备及性能研究

煤体自燃是影响煤矿安全生产的重大灾害,现在常用的防灭火技术虽有一定优势,但自身均存在一定的不足。随着新材料的问世,接枝共聚提供了一个新的思路。以羧甲基纤维素钠与柠檬酸三铝交联得到防灭火凝胶,通过红外实验说明产物反应机理,热重实验说明该产物热稳定性良好,渗透性实验说明产物应用效果良好;模拟实验说明该产物防火性能显著。     

杉木锯屑基高吸水抑尘材料制备及效果分析

煤矿生产及运输过程中存在大量煤炭残渣和粉尘，对作业环境和当地居民造成极大影响，为提高抑尘剂的抑尘效率，改善作业空间及周边环境，笔者遵循废物利用原则，实现了废物再利用。提出了以杉木锯屑为原材料，经过NaOH、Na₂SO₃等溶液处理后获得脱木素木粉(DWF)，通过微波辅助-原位合成的手段，制备了一种新型绿色高吸水抑尘剂(AA-DWF-PAM/GD)。试验结果表明：借助SEM、FTIR、TG-DTG及溶胀动力学试验手段，对AA-SW-PAM/GD的微观形貌、反应机理、热稳定性及吸水性能进行研究，发现该抑尘剂呈现网状空间结构且稳定性较高，DWF与丙烯酸(AA)和聚丙烯酰胺(PAM)反应良好，在73℃之前不会发生任何活性破坏，且最高吸水倍率为325倍，在NaCl、MgCl₂、CaCl₂三种盐溶液溶度为1%时，最高吸盐水倍率为100左右。在AA-DWFPAM/GD与煤尘性能测试中发现，当风速14 m/s时抑尘率在90%左右；抑尘材料与煤混合后的燃烧后，热释放速率提高了4.53 kW/m²，...