不同地下水水质评价方法的比较及实例应用

为真实准确地反映地下水水质情况,分别介绍了F值法、内梅罗指数法、模糊综合评价法的基本原理,以2013年北京市某地区地下水枯水期6例水样为例,进行评价分析。结果表明：F值法使用便捷,结果直观,应用广泛,但会造成一定的不连续性,缺失Ⅲ类水。内梅罗指数法运算简洁,但过于突出最大污染因子,并且没有准确的地下水质量类别划分依据。模糊综合评价法虽然计算过程复杂,但是计算结果更加准确。经过3种方法的分析比较可以为实际工程中地下水评价方法的合理选择提供一定的技术指导。     

基于物联网技术的电力物资监控平台设计及应用研究

本文结合物资监控设计框架和功能的分析,探讨其方案设计,并以电力物资运输监控为例,实现电力物资监控平台的设计与优化。     

分布式强化学习系统的体系结构研究

强化学习是一种重要的机器学习方法,随着计算机网络和分布式处理技术的飞速发展,多智能体系统中的分布式强化学习方法正受到越来越多的关注。论文将目前已有的各种分布式强化学习方法总结为中央强化学习、独立强化学习、群体强化学习、社会强化学习四类,然后探讨了这四类分布式强化学习方法的体系结构框架,并给出了这四类分布式强化学习方法的形式化定义。     

上海城市建设中古镇文化的发展与问题分析

上海正在为打造卓越的全球化城市而努力,而这个目标的达成不仅仅是高楼大厦的拔地而起,尤其是需要科技、教育、治理能力、文化内涵、历史沉淀等多方面的共同进步.上海的古镇资源是非常充足的,但目前古镇的发展与治理仿佛进入了一个怪圈,相关古镇皆是以一个单独的个体进行规划和研究,整体布局没有着眼于上海国际卓越城市建设中的相关作用和功...     

关于超级电容的基于电压型控制的Buck-Boost均衡控制电路研究

串联的超级电容组,其单体间的电容电压不均衡会造成电容组的能量综合利用率降低、单体电容出现过压损坏情况。针对传统的电压均衡电路结构复杂、扩展不易、能耗大等问题,提出了一种基于电压型控制的Buck Boost均衡电路。分析了该均衡控制电路的工作原理及工作特性,并通过仿真及搭建硬件电路平台验证了该控制电路的正确性。     

一种新的多智能体强化学习算法及其在多机器人协作任务中的应用

在多机器人系统中，评价一个机器人行为的好坏常常依赖于其它机器人的行为，此 时必须采用组合动作以实现多机器人的协作，但采用组合动作的强化学习算法由于学习空间 异常庞大而收敛得极慢．本文提出的新方法通过预测各机器人执行动作的概率来降低学习空 间的维数，并应用于多机器人协作任务之中．实验结果表明，基于预测的加速强化学习算法 可以比原始算法更快地获得多机器人的协作策略．     

变电站GIS设备安装与试验关键点管控分析

随着当前经济技术的发展,GIS设备已成为变电站一次设备应用主流,绝大部分投运的GIS设备运行稳定可靠,未发生一类障碍及以上事件。调查发现,某电力公司近十年来GIS设备故障中,约29%与现场安装管控不严有关,说明GIS设备安装过程中要进一步加强质量管控,提高输变电工程质量。为此对GIS设备安装及调试中的关键环节进行了分析。     

一种新的水下机器人集群路径规划方法

将智能水下机器人集群协同清扫水雷的路径规划问题归结为多人旅行商问题，并根据清扫水雷的任务背景提出两种多人旅行商问题模型．给出了这两类多人旅行商问题的形式化描述，进而探讨了利用遗传算法求解这两类多人旅行商问题的基本思想和具体方案，最后进行了仿真实验验证和算法收敛性分析．实验数据表明，这是一种高效而且适应性强的多机器人路径规划方法．     

基于改进3D-Harris角点检测算法的电厂地下管廊点云拼接方法研究

提出一种基于改进3D-Harris角点检测算法的电厂地下管廊点云拼接方法。以电厂地下管廊多组海量点云数据为分析对象,利用主成分分析法获取目标检测点在邻域点云微切平面上的法向信息,进而提取点云的边界点;构建基于目标检测点法向信息的协方差矩阵,计算并比较其角点响应强度函数,从中选出部分待筛选点作为真伪角点检测对象;利用基于高斯曲率极值点的伪角点检测方法,滤除伪角点并筛选出真角点;最后通过快速点特征直方图方法匹配各组点云间的相似角点,利用最近点搜索点云配准算法实现地下管廊多组点云间的拼接,并与传统3D-Harris角点检测算法的结果进行比较。对比表明,所提出算法计算耗时短且角点提取正确率高,可实现电厂地下管廊海量点云的精确拼接。     

美食类纪录片选材研究

中国具有优秀的美食文化,各地的美食在世代人的传承下因浸润着丰厚的文化而源远流长.通过研究当今热门美食类纪录片的发展情况及对中国美食文化的传播效果,举例探讨美食类纪录片《舌尖上的中国》、《人生一串》、《早餐中国》、《老广的味道》,浅析在受众需求多样化的背景下,市场中美食类纪录片的吸睛点与特征.提出当今热门美食类纪录片选材...