基于Q-学习的非线性控制

给出了一种新的激励学习(RL)方法,它能够有效地解决一个状态与动作空间为连续的非线性控制问题.在实际的应用中,离散的RL方法能把许多非线性控制问题分解成几个局部线性控制作业.提供了一种由简单的线性控制器和Q-学习构成的层次性RL算法.连续状态-动作空间被形象地分成为一些格子,并且每个格子都有它自己的局部线性控制器.状态空间的隔离是处理维数问题的一种相当简单的方法,但是经常会引起非Markov效果,而局部线性控制器能弥补这个缺陷.     

共享经验分布式Q-学习模型在RoboCup中的应用

RoboCup仿真比赛平台提供了一个完全分布式控制、实时异步多智能体的环境,从而为多智能体的智能控制和人工智能理论的研究提供了绝佳的实验平台。文中提出了一种基于共享经验策略的分布式Q-学习模型,应用于RoboCup仿真实验中,取得了较好的效果。     

激励学习的最优判据研究

激励学习智能体通过最优策略的学习与规划来求解序贯决策问题,因此如何定义策略的最优判所是激励学习研究的核心问题之一,本文讨论了一系列来自动态规划的最优判据,通过实例检验了各种判据对激励学习的适用性和优缺点,分析了设计各种判据的激励学习算法的必要性。     

不同还原体系银油墨打印对聚酰亚胺基板化学镀铜制备印制电路板的影响

先在普通打印机上用活化导电银油墨将线路图打印在聚酰亚胺(PI)基板上,固化后再化学镀铜制得印制电路板(PCB)。研究了导电银油墨的还原剂对不同体系镀液化学镀铜层厚度、导电性、结合力和抗氧化性的影响。结果表明,油墨的还原剂相同时,甲醛体系化学镀铜层的综合性能优于乙醛酸镀液。导电银油墨的最佳还原剂为丙酸,即油墨的最佳配方为:丙酸0.5 mol/L,Ag NO3 0.5 mol/L,10%(质量分数)OP乳化剂适量。采用0.5 mol/L丙酸油墨–甲醛镀液体系制得厚度为3.10μm的铜镀层,其抗氧化时间为44 s,电阻率为1.00×10-7?·m,与PI基板间的结合力良好,综合性能最佳。     

带符号十进制数码位数的扩展和压缩及补码的加减法运算

阐述了带符号十进制数原码、补码位数的扩展和压缩方法,介绍了十进制补码的加法运算和减法运算.     

中国象棋人机对弈的自学习方法研究

机器博弈被认为是人工智能领域最具挑战性的研究方向之一。中国象棋计算机博弈的难度绝不亚于国际象棋,但是涉足学者太少,具有自学习能力的就更少了。介绍了中国象棋人机对弈原理,给出了近年来几类典型的评估函数自学习方法及其原理,通过比较得出了最适合中国象棋使用的学习方法。分析了这些方法尚存在的问题,并提出了未来的研究方向。     

静压预应力混凝土管桩在工程应用中的研究

针对城市锤击送桩噪音控制,使静压桩得到广泛的应用。为此对静压预应力混凝土管桩的应用情况进行研究,采用静载试验+PDA高应变检测,对常用的φ400、φ500静压预应力管桩,在不同地质条件、不同歇后恢复时间、不同施工控制参数下的极限承载力进行试验研究。经统计分析后提出主要土(岩)层桩的极限端阻力和极限侧阻力指标,并根据工程实际情况,提出静压预应力混凝土管桩施工控制参数、质量检测等要求。     

BIDPS^＊：基本的循环加深周边搜索算法

ＢＩＤＰＳ＾＊是一种把ＩＤＡ算法和ＰＳ法相结合而产生的人工智能搜索算法。该文研究了不考虑启发式计算最小化技术的搜索效率问题，提出了一些新的算法效率的度量，用８数码难题检验了ＢＩＤＰＳ算法并与ＩＤＡ算法进行了比较分析，实验结果表明尽管ＢＩＤＰＳ启发式计算量较大，但较ＩＤＡ算法在效率上还有所提高的。     

水相中酒石酸铀酰形态的电喷雾串联质谱研究

铀的水溶液化学形态是高放废物处置研究的重要内容之一。本实验采用电喷雾串联质谱（ESI-MS/MS）研究酒石酸-硝酸铀酰水溶液中铀酰形态,共分析出14种酒石酸铀酰和5种无机铀酰形态。每个铀酰基团可紧密结合1个酒石酸阴离子,并继续以较弱的形式络合1~2个酒石酸分子。实验中还发现了［(UO₂HTarH₂Tar)₂］²⁺、［(UO₂)₃Tar(HTar)₂(H₂Tar)₂］²⁺等酒石酸铀酰团簇形态。酒石酸铀酰形态中各络合键解离所需能量大小顺序为：铀酰间结合键＞酒石酸阴离子-铀酰结合键＞酒石酸分子-铀酰结合键。该研究对实际条件下铀与有机酸的水溶液形态研究具有指导意义。     

表面等离子体子共振传感器Ⅲ：应用和进展

讨论了表面等离子体子共振（SPR）传感器实际应用的理论依据;评述了SPR传感器技术的应用现状,特别是在生物科学和生命科学领域中的应用;介绍了提高SPR传感器灵敏度的一些新进展。