深度学习在控制领域的研究现状与展望

深度学习在特征提取与模型拟合方面显示了其潜力和优势. 对于存在高维数据的控制系统, 引入深度学习具有一定的意义. 近年来, 已有一些研究关注深度学习在控制领域的应用. 本文介绍了深度学习在控制领域的研究方向和现状, 包括控制目标识别、状态特征提取、系统参数辨识和控制策略计算. 并对相关的深度控制以及自适应动态规划与平行控制的方法和思想进行了描述. 总结了深度学习在控制领域研究中的主要作用和存在的问题, 展望了未来值得研究的方向.     

生成式对抗网络GAN的研究进展与展望

生成式对抗网络GAN（Generative adversarial networks）目前已经成为人工智能学界一个热门的研究方向.GAN的基本思想源自博弈论的二人零和博弈,由一个生成器和一个判别器构成,通过对抗学习的方式来训练.目的是估测数据样本的潜在分布并生成新的数据样本.在图像和视觉计算、语音和语言处理、信息安全、棋类比赛等领域,GAN正在被广泛研究,具有巨大的应用前景.本文概括了GAN的研究进展,并进行展望.在总结了GAN的背景、理论与实现模型、应用领域、优缺点及发展趋势之后,本文还讨论了GAN与平行智能的关系,认为GAN可以深化平行系统的虚实互动、交互一体的理念,特别是计算实验的思想,为ACP（Artificial societies,computational experiments,and parallel execution）理论提供了十分具体和丰富的算法支持.     

电感耦合等离子体质谱法同时测定化妆品中的铅、汞、砷和镉

建立了电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)同时测定化妆品中铅、汞、砷和镉含量的方法。样品经密闭微波消解后,以铟作为内标物质,用ICP-MS同时测定铅、汞、砷和镉的含量,并将该方法和国家法定方法的检测结果进行比较。结果表明,4种元素标准曲线的线性关系良好,r值均为0.999 7,检出限为0.006~0.1μg·L-1,重复性实验(n=6)的RSD为0.65%~4.82%,回收率为94.1%~108.6%。方法学比较表明该方法和国家法定方法的测定结果基本一致。