基于自组织模糊RBF网络的连续空间Q学习

针对连续空间下的强化学习控制问题,提出了一种基于自组织模糊RBF网络的Q学习方法．网络的输入为状态,输出为连续动作及其Q值,从而实现了“连续状态—连续动作”的映射关系．首先将连续动作空间离散化为确定数目的离散动作,采用完全贪婪策略选取具有最大Q值的离散动作作为每条模糊规则的局部获胜动作．然后采用命令融合机制对获胜的离散动作按其效用值进行加权,得到实际作用于系统的连续动作．另外,为简化网络结构和提高学习速度,采用改进的RAN算法和梯度下降法分别对网络的结构和参数进行在线自适应调整．倒立摆平衡控制的仿真结果验证了所提Q学习方法的有效性．     

知识引导遗传算法实现机器人路径规划

针对传统遗传算法求解机器人路径规划问题存在的收敛速度较慢的缺陷,设计一种知识引导遗传算法,在染色体的编码、初始种群的产生、各种遗传算子和优化算子中加入相关的领域知识.综合考虑机器人路径的长度、安全度和平滑度等性能指标,在对机器人进行路径规划的同时,利用删除、简化、修正和平滑4种优化算子进行路径优化操作.仿真结果表明,所提方法能够有效提高遗传算法求解实际路径规划问题的能力和效率.     

一种多样性保持的分布估计算法

针对传统分布估计算法中存在的早熟收敛问题,在讨论种群多样性保持方法和早熟原因的基础上,提出一种多样性保持的分布估计算法（EDA-DP）,具体措施包括：根据混沌运动具有的随机性、遍历性、初值敏感性和规律性等特点引入混沌变异算子;根据个体适应度值和种群中各个体之间的距离信息自适应调整变异半径;根据种群中的个体浓度信息生成子代种群。基准测试函数的实验结果表明,EDA-DP能够有效防止早熟收敛,在提高解的精度和加快收敛速度方面均有所改善。     

基于语义属性的肺结节良恶性分类

现有肺结节良恶性计算机辅助诊断的依据通常为肺部CT图像的底层特征,而临床医生的诊断依据为高级语义特征.为克服这种图像底层特征和高级语义特征之间的不一致性,提出一种基于语义属性的肺结节良恶性判别方法.首先,利用阈值概率图方法提取肺结节图像;其次,一方面提取肺结节图像的形状、灰度、纹理、大小和位置等底层特征,组成样本特征集.另一方面,根据专家对肺结节属性的标注,提取结节属性集;然后,根据特征集和属性集建立属性预测模型,实现两者之间的映射;最后,利用预测的属性进行肺结节的良恶性分类.LIDC数据库上的实验结果表明所提方法具有较高的分类精度和AUC值.     

遥感影像的半监督判别局部排列降维简

 针对遥感影像数据具有的高维数和少量已标记样本的特性,提出一种基于图的半监督判别局部排列降维方法.首先,针对全部已标记和未标记样本数据构造相似图和惩罚图.然后,基于同类近邻点的分散度最小且不同类近邻点的分散度最大的原则,分别确立相似图和惩罚图上的优化目标.最后,通过同时优化这两种图上的目标函数,得到从高维到低维的最优映射关系,从而达到对高维遥感影像数据维数约简的目的.ROSIS高光谱数据上的实验结果表明,所提算法能够有效提高高维遥感影像的总体精度和Kappa系数.     

类相关性影响可变选择性贝叶斯分类器

在最大相关最小冗余（mRMR）属性选择方法的基础上,通过设置一个调节因子来改变类别相关性在属性选择中的影响程度,解决mRMR方法易于引入冗余属性的问题,提出一种类相关性影响可变选择性贝叶斯分类器(CCRI SBC).为克服人为指定属性个数易于导致的分类结果随意性,采用贝叶斯信息准则来自动确定最优属性个数.为使CCRI ...     

基于高斯过程分类器的连续空间强化学习

如何将强化学习方法推广到大规模或连续空间,是决定强化学习方法能否得到广泛应用的关键.不同于已有的值函数逼近法,把强化学习构建为一个简单的二分类问题,利用分类算法来得到强化学习中的策略,提出一种基于高斯过程分类器的连续状态和连续动作空间强化学习方法.首先将连续动作空间离散化为确定数目的离散动作,然后利用高斯分类器对系统的连续状态-离散动作对进行正负分类,对判定为正类的离散动作按其概率值进行加权求和,进而得到实际作用于系统的连续动作.小船靠岸问题的仿真结果表明所提方法能够有效解决强化学习的连续空间表示问题.     

Modeling and Simulation of Time Series Prediction Based on Dynamic Neural Network

Molding and simulation of time series prediction based on dynamic neural network(NN) are studied.Prediction model for non-linear and time-varying system is proposed based on dynamic Jordan NN. Aiming at the intrinsic defects of back-propagation (BP) algorithm that cannot update network weights incrementally, a hybrid algorithm combining the temporal difference (TD) method with BP algorithm to train Jordan NN is put forward.The proposed method is applied to predict the ash content of clean coal in jigging production real-time and multistep. A practical example is also given and its application results indicate that the method has better performance than others and also offers a beneficial reference to the prediction of nonlinear time series.     

焦炉集气管压力系统智能控制策略

针对具有工况复杂、多变量耦合等特点的焦炉集气管压力系统,提出了一种专家规则与模糊控制相结合的多级智能控制策略,在回路控制级采用可变调节因子模糊控制算法;解耦级引入了组内和组间解耦规则,在总管控制级采用总管吸力监督控制,实际应用表明,该智能控制系统保证了压力系统调节的协调性,稳定性和快速性,提高了对工况变动和干扰的适应性。     

油田化学剂对原油破乳剂YT-100脱水效果的影响

实验考察了可能进入原油集输系统的多种化学剂、工作液对原油破乳脱水的影响。所用破乳剂为长庆油田广泛使用的水溶性改性聚醚YT-100．加量100mg／L，个别情况下加量在50～150mg／L范围；原油为马岭石蜡基低硫原油，含水20％～45％，不合任何化学剂，在实验条件下（33℃，2h），不加破乳剂时脱水率为零，加入破乳制时脱水率在83．3％～98．0％范围。低固相聚合物钻井液（加量≤10％）、硼交联瓜尔胶压裂液破胶液（≤10％）、pH4～6的土酸乏酸液（5％）不利于破乳脱水；溶剂型清蜡剂CX-2（≤0．5％）有利于破乳脱水：杀菌剂（150mg／L）的影响随化学类型而定，季铵盐类的SJ-66有利于而多元醛类的SJ-99有害于破乳脱水；阻垢剂（30，100mg/L）有利于破乳脱水，聚磷酸盐类的ZG-930比聚羧酸类的ZG-108更有效；聚合铝／聚合铁复合絮凝剂XN-90（0．2％）对破乳脱水的负面影响很大，加大破乳剂量可减轻其影响；聚合物HPAM（5，10mg／L）完全不影响破乳脱水，弱凝胶（5，10mg／L）使脱水率降低。NaOH严重影响破乳脱水，加入0．3％NaOH使脱水率由92．4％降至零；盐酸促进破乳脱水，加入5％盐酸（1：1）使脱水率由93．6％增至100．0％。因此，酸有利破乳而碱不利于破乳。表1参3。