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针对传统算法、智能算法与强化学习算法在自动引导小车(automated guided vehicle,AGV)路径规划中收敛速度慢、学习效率低的问题,提出一种启发式强化学习算法,并针对传统Q(λ)算法,设计启发式奖励函数和启发式动作选择策略,以此强化智能体对优质行为的探索,提高算法学习效率.通过仿真对比实验,验证了基于改进Q(λ)启发式强化学习算法在探索次数、规划时间、路径长度与路径转角上都具有一定的优势. 相似文献
4.
机械臂数字孪生模型的评价过程中首要环节是对机械臂概念设计方案进行评价,评价方法的优劣性直接影响整个机械臂的设计与制造.提出一种基于价值函数的层次分析法,在功能分析和形态学矩阵的基础上构建了混合的方案评价模型.在原有的层次分析法过程中,对两个因素之间的比较采取指标价值函数的方式,提高了层次分析法的客观性.研究机械臂的数字孪生概念域模型,解决了机械臂设计方案的选择与优化的问题;结合专家知识,使选择的方案具有专家水平,提高了其评价的客观性;基于价值函数的层次分析法,开发了机械臂数字孪生概念域评价软件. 相似文献
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区间Pythagorean犹豫模糊集,可以更加全面完整地描述决策者给出的决策结果,因此它是一个表示不确定现象的强有力的工具。针对模糊信息下的决策问题,提出了一种基于区间Pythagorean犹豫模糊连续熵的多属性决策方法。提出连续区间Pythagorean犹豫模糊有序加权平均(CIPHFOWA)算子,并提出了区间Pythagorean犹豫模糊连续熵,同时给出了属性权重完全未知和部分已知时的权重确定方法;提出了一种基于区间Pythagorean犹豫模糊连续熵-灰色关联度的多属性决策方法,并通过新型农村医疗制度完善情况评价案例说明该方法的可行性和有效性。 相似文献
6.
在生物信息学领域,人工智能方法在预测药物分子的物理化学性质和生物活性中获得了重大成功,特别是神经网络已被广泛应用到药物研发中.但是浅层神经网络的预测精度低,深度神经网络又容易出现过拟合的问题,而模型融合策略有望提升机器学习中弱学习器的预测能力.据此,文中将模型融合方法首次应用到药物分子性质的预测中,通过对药物分子的化学结构进行信息化编码,采用平均法、堆叠法融合浅层神经网络,提高对药物分子pKa预测的能力.与深度学习方法相比,堆叠法(Stacking)融合的模型具有更高的预测准确性,其预测结果的相关系数达到0.86.通过将多个弱学习器的神经网络有机组合可使其达到深度神经网络的预测精度,同时保留更好的模型泛化能力.研究结果表明,模型融合方法可提高神经网络对药物分子pKa预测结果的准确性和可靠性. 相似文献
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为高效制备织构压电陶瓷,以球状Pb(Ni1/3Nb2/3)O3-PbZrO3-PbTiO3 (PNN-PZT) 为基体粉体,片状BaTiO3 (BT)为模板粉体,采用光固化成型技术代替传统流延技术制备织构压电陶瓷。研究了粉体形貌对打印浆料流动性的影响、浆料的光敏参数以及不同BT含量织构陶瓷的晶体结构和电学性能。结果表明,球状粉体浆料具有低黏度的特性,能够有效提高打印浆料的固含量,最大固含量可达86%(质量)。此时陶瓷浆料的临界曝光量与透射深度分别为127.5 mJ/cm2和21.1 μm。打印后的PNN-PZT-BT陶瓷沿[00l]c方向生长,BT模板粉体含量从1%增长到5%,陶瓷的织构度由42%增到92%。当BT含量为3%时,样品具有最高的压电常数d33=1047 pC/N。与传统的流延法相比,SLA技术的工艺优势在于制备周期短,稳定性高,能够有效降低织构陶瓷的制备难度。 相似文献
10.
目的:探讨茶叶水提液对大鲵肝的脱腥效果。方法:采用感官腥味值结合气相—离子迁移色谱(GC-IMS)分析经茶叶水提液处理不同时间(0,5,10,15,20 min)大鲵肝中挥发性成分的变化。结果:与未脱腥组相比,经茶叶水提液脱腥处理5 min后大鲵肝脏腥味值显著下降(P<0.05),处理10 min后腥味值基本稳定。不同脱腥时间下大鲵肝样品中共鉴定出32种挥发性有机物,包括10种醇类、8种醛类、5种酯类、5种酮类、3种烯烃类和1种醚类。经脱腥处理后,大鲵肝中醇、烯烃、醚、酯类物质相对含量下降,酮类和醛类物质相对含量增加。通过正交偏最小二乘法判别分析(OPLS-DA)结合变量投影重要性(VIP)筛选出10种潜在特征标志物(VIP>1),包括4种酮类、2种醇类、2种醛类、1种烯类和1种醚类。随着脱腥时间的延长,蘑菇醇、2-丁酮二聚体、异戊醇单体、2-丁酮单体相对含量呈降低趋势,而正己醛单体、异戊醛单体、丙酮相对含量呈增加趋势。结论:茶叶水提液处理5~10 min能够明显降低大鲵肝腥味,通过GC-IMS技术结合多元统计分析可以对脱腥过程中大鲵肝挥发性有机物进行区分。 相似文献