我省水利国有资产管理改革探讨

水利国有资产是国有资产的重要组成部分。水利国有资产效益的发挥直接影响着水利事业的发展。本文通过侧重研究水利国有资产的特殊性,以及现代水利国有资产管理与传统水利国有资产管理的区别,来探讨目前水利国有资产的管理改革。     

碟形飞行器复合控制分配策略的设计与分析

针对碟形飞行器变质量矩／推力矢量复合控制系统，设计了以输出误差为参考量的两类复合控制分配策略．仿真研究表明，两类控制分配策略均实现了不同控制方式的优势互补，能达到较好的控制性能．此外，对两类控制分配策略的性能进行了分析比较．     

《钠基膨润土防水毯》行标的制定

介绍了《钠基膨润土防水毯》标准制定的背景和制定的依据，并对标准中的产品分类、试验项目、实验方法、性能指标等做了详细的阐述。     

旁热式半导体气敏器件及其标定试验方法

本文介绍了一种性能优良的半导体气敏器件的结构和性能,分析了环境气氛对器件参数的影响,给出了“清净空气”及测试气氛条件的产生系统以及该气氛条件下进行的各种实验。     

一种新的分层强化学习方法

提出一种集成Option和MAXQ的分层强化学习新方法——OMQ，该方法以MAXQ为基本框架利用先验知识对任务进行人工分层和在线学习，集成Option方法对难以预先细分的子任务进行自动分层。以出租车问题为背景对OMQ学习算法进行了仿真与对比分析，实验结果表明，在任务环境不完全可知条件下，OMQ比Option和MAXQ更适用。     

智能机器人神经心理模型

为了从结构、功能和行为3个层面对智能机器人体系结构进行一体化描述,本文提出了智能机器人神经心理模型.借鉴脑的3个基本机能联合区理论建立了智能机器人的神经生理结构模型,将机器人思维系统划分为感知区、反射区和慎思区,每个区均由三级皮层构成,采用拓展的BD I逻辑(机器人心智逻辑RML)描述机器人的认知心理机制,给出了神经心理框架下的机器人智能行为过程,从理论上证明了RML的可靠性与完备性,采用水下机器人编队穿越未知雷区的对比仿真实验验证了神经心理模型的可行性和有效性.     

汽车乘坐室室内声场的研究

介绍了有限元法和模态分析技术在某轻型汽车车身结构振动和乘座室空腔内部噪声测试分析上的应用，同时应用声-固耦合理论对车身结构与车内噪声耦合进行了研究，得出了相应的结论，为降低由结构振动所引起的车内低频噪声提供了结构修改和声学修改的依据。     

Design of the multirobot intelligent team formation＇s control architecture and performance analysis of the system

The layered control architecture is designed for the need of the multirobot intelligent team formation. There are three levels：the cooperation task level, the coordination behavior level and the action planning level. The cooperation task level uses the potential grid method, which improves the safety of the path and reduces the calculation complexity. The coordination behavior level uses the reinforcement learning which can strengthen the robots＇ intelligence. The action planning level uses the fuzzy planning methods to realize the action matching. The communication model transfers the message in different level. This architecture shows not only the independence and the intelligence of the single robot but also the cooperation and the coordination among the robots. In each level, the task is distributed reasonably and clearly. Finally the feasibility of the architecture is verified further in the simulation of the experiment. The expansibility of the architecture is good and the architecture can be used in the similar system.     

基于免疫聚类的自动分层强化学习方法研究

为解决分层强化学习中现有的自动分层方法对环境和状态空间特性依赖过强的问题，提出了一种基于免疫聚类的自动分层强化学习方法．该方法以Sutton提出的Option框架为基础，在学习的初始阶段，每个Option仅包含一个人口状态且执行平坦策略，经过若干个学习周期对环境进行充分探测后，应用免疫聚类方法对状态空间进行聚类，同时生成每个聚类空间下的Option，并在学习过程中完成内部策略的学习，从而实现自动分层．以二维有障碍栅格空间内路径规划为问题背景进行了仿真实验，仿真结果表明该方法不受状态空间的结构性和可分割性以及强化信号延迟的影响．