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1.
针对密集观测场景下敏捷成像卫星任务规划问题求解空间大、输入任务序列较长的特点,综合考虑时间窗口约束、任务转移时卫星姿态调整时间、存储约束和电量约束,对敏捷成像卫星任务规划问题进行建模. 提出融合IndRNN和Pointer Networks的算法模型(Ind-PN)对敏捷成像卫星任务规划问题进行求解,使用多层的IndRNN结构作为算法模型的解码器. 基于Pointer Networks机制对输入任务序列进行选择,使用Mask向量考虑敏捷成像卫星任务规划问题中的各类约束. 基于Actor Critic强化学习算法对算法模型进行训练,以获得最大的观测收益率. 实验结果表明,对于密集观测场景下的任务规划,Ind-PN算法的收敛速度更快,可以获得更高的观测收益率.  相似文献   
2.
文章以驷马山引江工程乌江抽水站为例,介绍了视准线法在大型泵站水平位移观测中的应用.  相似文献   
3.
TCYII 1型酸雨自动观测系统以AMR-A型户外全自动一体化分析仪为核心,该系统在自动采集降水的同时,能够自动测量样品的pH、EC和温度指标,还能扩展测量降雨点的大气参数。系统可通过网络完成自检和校准,并利用状态数据进行监控报警,对于推进地面观测业务无人值守具有重要意义。文章介绍了系统的组成和原理,阐明了系统校准和故障诊断处理方法,期望从观测源头对数据质量进行控制,保障酸雨观测数据的及时可靠。  相似文献   
4.
高坝泄洪会导致水中的总溶解气体(TDG)过饱和,其不利影响会持续较长范围,可能导致下游鱼类患气泡病甚至死亡。随着大量高坝的建成运行,这一生态环境问题更受关注。基于对大渡河水电站A三年的过饱和TDG原型观测数据,分析过饱和TDG生成释放的影响因素及其作用规律,并开展泄水方式优化的分析讨论。结果表明,不同的泄洪建筑物泄洪生成的过饱和TDG差异较为显著,深孔泄洪生成的饱和度水平高于泄洪洞泄洪生成水平;TDG饱和度生成值与泄洪流量成较好的正相关关系,而与下游水位的关系并不显著;初始饱和度的高低影响单位距离TDG饱和度降低值的大小;水深是影响过饱和TDG释放的重要因素,水深越小的河段释放系数越大。基于三年原型观测数据的分析结果,进一步提出水电站A过饱和TDG生成预测模型,并对汛期的大坝泄洪调度提出减缓过饱和TDG影响的优化建议:当流量小于泄洪洞泄洪能力(1384 m3﹒s-1)时,采用泄洪洞泄洪;当流量大于泄洪洞泄洪能力且小于2600 m3﹒s-1时,采用单深孔与泄洪洞联合泄洪,可将生成的TDG饱和度控制在129%以下。多年期的原型观测研究丰富了高坝泄洪过饱和TDG的原型观测成果,为进一步探究过饱和TDG机制和TDG减缓措施提供重要基础数据和技术支撑,对水电开发河流的水生态保护具有一定意义。  相似文献   
5.
6.
倪泰乐  冉然  祁娜  赵丽  陈彧 《包装工程》2022,43(22):125-133
目的 将数字化服务融入老年患者就诊流程,建立适老化就诊等待服务系统,在APP开发设计研究中实现软件流程优化。方法 依据ERG理论对老年患者在就诊等待过程中的需求点进行分类整理和层次划分。调研目标用户将分析结果融入服务设计理论,为指导软件开发所涉及的医院就诊流程、用户需求痛点,提出系统性的解决策略。基于交互设计原则展开APP界面设计。结论 构建了以老年患者为中心的就诊等待服务系统,帮助提升其等待过程中的自我效能。完善了基于产品使用方式层级的适老化就诊等待服务APP设计策略,为适老化、数字化产品研发提供了新思路;最终产出APP设计实例,提高了老年群体社会参与度,鼓励老年患者自主就诊,帮助其更加轻松地享受信息化时代带来的红利。  相似文献   
7.
干河煤矿+80水平三采区皮带巷上部赋存坚硬岩层,围岩压力较大;针对坚硬顶板条件,拟定以强主动支护为主的对策,即采用锚网索喷联合支护技术;应用表明,该巷道围岩变形量不大,验证了该支护技术安全可靠。  相似文献   
8.
分别使用金相显微镜法和钻孔破坏式显微镜法进行涂层厚度的测量,比对两种方法的测量结果,对两种方法开展涂层厚度测量的适用性进行试验分析。结果表明,金相显微镜法对人员、设备、投入等方面都有较高的要求,具有较大的局限性,更适用于特定条件下的科研检验;钻孔破坏式显微镜法的要求较低,操作便捷更易上手,更适用于一定范围内的涂层厚度的生产或科研检验。  相似文献   
9.
赖礼泉 《矿山测量》2021,49(4):46-49
在矿区的岩移沉降观测过程中,由于环境、人为等原因导致观测数据缺失问题,损害了整体观测数据的完整性,影响后续沉降趋势预测.文中提出了一种最大期望算法,通过计算极大似然估计,交替执行E步和M步,最终得到观测缺失数据填补值.利用某矿区实测数据进行实验,对比分析发现最大期望算法对缺失数据填补更接近实际测量值,在实际应用中有一定参考价值.  相似文献   
10.
针对卫星观测任务规划问题约束复杂、求解空间大和输入任务序列长度不固定的特点,使用深度强化学习(DRL)方法对卫星观测任务规划问题进行求解. 综合考虑时间窗口约束、任务间转移机动时间和卫星电量、存储约束,对卫星观测任务规划问题进行建模. 基于指针网络(PN)的运行机制建立序列决策算法模型,使用Mask向量来考虑卫星观测任务规划问题中的各类约束,并通过Actor Critic强化学习算法对模型进行训练,以获得最大的收益率. 借鉴多头注意力(MHA)机制的思想对PN进行改进,提出多头注意力指针网络(MHA-PN)算法. 根据实验结果可以看出,MHA-PN算法显著提高了模型的训练速度和泛化性能,训练好的MHA-PN算法模型可以直接对输入序列进行端到端的推理,避免传统启发式算法迭代求解的过程,具有较高的求解效率.  相似文献   
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