智慧场馆建设中智能化系统的应用

本文以某体育中心智能化系统建设工程为例,简要介绍了智慧场馆建设中智能化系统包含的内容,探讨了当前我国智慧场馆智能化系统的应用。     

地面三维激光扫描仪在大比例尺测图中的应用

文章通过研究一些资料和具体应用实例,了解三维激光扫描仪的工作原理和结构,然后再深入发掘其应用在大比例尺测图中的问题,最后再提出相应的解决措施来完善这些问题。     

绿色建筑的地域性特征分析

当今社会,绿色生态建筑日益受到人们的追捧,而基于地域性特征的绿色建筑要求人们充分考虑人文因素、自然因素及借助一些现代科技技术,并且还要求人们在思想上及行动上的认同。基于此,论文重点对绿色建筑地域性特征做了研究,以期为相关工作者提供借鉴。     

采用资格迹的神经网络学习控制算法

强化学习是解决自适应问题的重要方法,被广泛地应用于连续状态下的学习控制,然而存在效率不高和收敛速度较慢的问题.在运用反向传播(back propagation,BP)神经网络基础上,结合资格迹方法提出一种算法,实现了强化学习过程的多步更新.解决了输出层的局部梯度向隐层节点的反向传播问题,从而实现了神经网络隐层权值的快速更新,并提供一个算法描述.提出了一种改进的残差法,在神经网络的训练过程中将各层权值进行线性优化加权,既获得了梯度下降法的学习速度又获得了残差梯度法的收敛性能,将其应用于神经网络隐层的权值更新,改善了值函数的收敛性能.通过一个倒立摆平衡系统仿真实验,对算法进行了验证和分析.结果显示,经过较短时间的学习,本方法能成功地控制倒立摆,显著提高了学习效率.     

基于路径引导知识启发的强化学习方法

为了提高强化学习算法的运行效率和收敛速度,提出了一种基于路径引导知识启发的强化学习方法PHQL。采用PHQL方法,不需要提前植入先导知识,agent在每一轮学习过程中更新Q表的同时,各个状态的路径知识也自主地建立起来并逐步修正和优化。算法利用已经获得的路径知识来指导和加速agent以后的强化学习过程,以减少agent学习过程的盲目性。分析了PHQL算法的探索、利用和启发3种行为的执行概率以及行为选取方法,提出一种行为选择概率随时间渐变的算法。以一个路径搜索问题为实例,对PHQL方法进行了验证、分析并与几种相关的强化学习算法进行了性能对比。实验结果表明,作者提出的方法对学习过程具有明显的加速作用,收敛性能有了较大的提高。     

一种自适应程序设计方法

当前的程序设计都是人工设计执行流程,这种方法具有被动性、机械性、缺乏灵活性等缺点。提出一种基于强化学习的程序设计机制,并实现了相应的算法。根据环境情况和问题要求让计算机自主选择执行流程,通过学习使结果达到最优,同时能实现分层调用。采用这种方法,程序执行可以自主决策,较好地实现了自适应,减少了对设计者的依赖。结果显示,这种方法能取得较好的运行效率。     

学分制下构建虚拟班级的思考

提出构建虚拟班级的观点，在实施E-Class系统过程中，研究虚拟班级在新形势下对于班级管理的有效性，分析虚拟班级相对于传统班级的优势，提出构建虚拟班级应该重视以服务吸引学生、以内容教育学生这两个方面。     

放射性检测仪表在煤制油气化装置中的应用

针对煤制油气化装置中放射性检测仪表的测量条件(设备、工艺控制及仪表测量等)展开分析,阐述煤气化装置复杂的工艺变化条件和控制流程,分析放射性检测仪表调试的合理条件。通过气化装置放射性检测仪表的调试数据,结合放射性统计涨落符合正态分布这一现象,实际分析调试数据的合理性。通过工艺控制过程中的压力、放料时间等参数变化确定仪表的标定零点和报警点。通过多通道放射源防护罐和长PVT探测器(作为料位开关)两处创新,解决仪表在使用中的实际问题。     

放射性检测仪表的放射源相互之间的干扰与消除

放射性检测仪表的测量方式、特点和安装位置,以及放射源γ射线的不可约束性等物理性质,造成了仪表之间相互干扰。通过放射源的防护或者探测器的防护,改善安装条件,准确计算放射源防护罐的辐射角度,以及准确确定辐照面的辐射区域等方法消除干扰,提高放射性检测仪表的测量效果。