神经网络预测热塑弹性体的质量指标

目的由聚合反应过程参数预测热塑弹性体的质量指标.方法利用神经网络技术建立产品的质量指标和聚合反应过程状态变量之间的映射关系,反应过程为万吨级工业生产装置间歇反应釜中的聚合反应.结果以可接受的精度由易测量的反应过程参数推导得出了热塑弹性体的质量指标.结论利用神经网络技术可以构成检测热塑弹性体质量指标的在线软仪表.     

基于最小最大逼近强化学习的误差分析

在基于动态规划的强化学习中,利用状态集结方法可以减小状态空间的大小,从而在一定程度上克服了维数灾的困难,同时还可以加快学习速度。但状态集结是一种逼近方法,由此产生的问题是,状态集结后的Ｑ－ｈａｔ强化学习收敛所得的最优Ｑ值函数与集结前相应的最优Ｑ值函数会有多大的误差。为此提出了基于最小最大逼近强化学习的误差估计。