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结合粗糙集理论与K均值算法,提出一种粗糙K均值多靶点中心优化方法,通过噪声去除、多靶点区域识别、靶点中心计算三个步骤获取多个靶点中心的最优坐标。最后,在仿真桥梁上进行检验,结果显示其精度为74.5%,相关系数为0.290,说明该方法具有一定的准确性与鲁棒性。 相似文献
22.
基于电子海图,通过区域选择、坐标转换和多边形面积计算进行面积量测,相对于传统的在纸制海图上测绘区域的面积,提高核算精度和效率,更便于运算;为了提高计算精度,提出采用墨卡托投影及等面积投影相结合的方法进行坐标转换。通过对标准数据和交通部水上安全监督局发布的数据进行实验表明,该方法计算的面积更准确。目前该方法已经成功应用在"电子海图港口测绘工作量核算系统"项目,测量结果和实际测绘比较误差在3%以内。 相似文献
23.
对马钢新区焦化废水处理外排水氰化物偏高的原因进行了分析,提出并落实优化改进措施,稳定并降低外排水氰化物,为2015年外排水达到新的《炼焦化学工业污染物排放标准》创造条件。 相似文献
24.
针对深度确定性策略梯度算法中双网络结构的不稳定及单评论家评估不准确的问题,提出基于多重指数移动平均评估的DDPG算法.介绍EM A-Q网络和目标Q网络合作得出目标更新值,对多个评论家给出的Q值求平均,降低单评论家评估的不准确性.样本池部分引入双重经验回放方法,采用两个样本池分别存储不同的经验,提高算法的收敛性能.将所提算法及原始DDPG算法分别实验于经典的Pendulum问题和Mountain Car问题中.实验结果表明,与传统的DDPG算法相比,所提算法准确性更好,稳定性更高,收敛速度明显提升. 相似文献
25.
提出一种基于Q-learning算法的建筑能耗预测方法.通过将建筑能耗预测问题建模为一个标准的马尔科夫决策过程,利用深度置信网对建筑能耗进行状态建模,结合Q-learning算法,实现对建筑能耗的实时预测.通过美国巴尔的摩燃气和电力公司公开的建筑能耗数据进行测试实验,结果表明,基于本文所提出的模型,利用Q-learning算法可以实现对建筑能耗的有效预测,并在此基础上,基于深度置信网的Q-learning算法具有更高的预测精度.此外,实验部分还进一步验证了算法中相关参数对实验性能的影响. 相似文献
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