网格对动能弹侵彻有限厚钢筋混凝土靶板数值模拟的影响

为研究网格大小对侵彻数值模拟结果的影响,设计7种计算方案,采用LS-DYNA有限元计算软件对动能弹侵彻有限厚钢筋混凝土靶板实验进行数值模拟与分析,得到了不同ζ值下(弹丸半径与靶体网格之比)弹体剩余速度、弹体侵彻过载及钢筋混凝土靶板损伤结果.通过数值模拟与实验结果对比分析确定,为得到比较理想的结果,在建立模型时靶板网格的ζ值不宜小于2.6.     

一个因素化SARSA（λ）激励学习算法

基于状态的因素化表达,提出了一个新的SARSA（λ）激励学习算法,其基本思想是根据状态的特征得出状态相似性启发式,再根据该启发式对状态空间进行聚类,大大减少 了空间搜索与计算的复杂度,因此比较适用于求解大状态空间的MDPs问题。     

基于双向2DPCA和SVM的胃粘膜肿瘤细胞识别

针对胃粘膜肿瘤细胞图像的高维性、不规则性及复杂性特征,提出基于双向2DPCA(二维主成分分析)和SVM(支持向量机)的肿瘤细胞识别方法。双向2DPCA同时对图像行、列方向进行特征提取运算,大大降低图像特征维数。结合基于统计理论的SVM在分类识别方面的优势,通过引入核函数巧妙地解决非线性问题,从而快速有效地实现细胞分类。实验表明该方法不但有效提高了识别率,而且算法时间明显减少。     

基于BP网络的字母识别

介绍了用BP神经网络方法对英文字母进行识别,并在识别过程中考虑了噪声干扰及非线性因素的存在,使网络具有一定的容错能力,并用MATLAB完成了对字母识别的模拟.     

影响电子设备电磁兼容性的主要因素及有效对策

影响电子设备电磁兼容性的主要因素及有效对策谢丽娟正常情况下，一部电子设备内部的各元件虽然通过电和磁的作用相容在一起，但设备仍能工作良好，这就是电子设备的电磁兼容能力。只有当电噪声较大，以致对电路形成明显干扰时，才会使电子设备的电磁兼容能力下降，造成电...     

样本有限关联值递归Q学习算法及其收敛性证明

一个激励学习Agent通过学习一个从状态到动作映射的最优策略来解决问题，求解最优决策一般有两种途径：一种是求最大奖赏方法，另一种最求最优费用方法，利用求解最优费用函数的方法给出了一种新的Q学习算法，Q学习算法是求解信息不完全Markov决策问题的一种有效激励学习方法。Watkins提出了Q学习的基本算法，尽管他证明了在满足一定条件下Q值学习的迭代公式的收敛性，但是在他给出的算法中，没有考虑到在迭代过程中初始状态与初始动作的选取对后继学习的影响，因此提出的关联值递归Q学习算法改进了原来的Q学习算法，并且这种算法有比较好的收敛性质，从求解最优费用函数的方法出发，给出了Q学习的关联值递归算法，这种方法的建立可以使得动态规划（DP）算法中的许多结论直接应用到Q学习的研究中来。     

干壳莲子物理参数试验研究

对干壳红莲子、白莲子千粒重、含水率、三维尺寸、壳厚度、壳仁间隙等基本物理参数进行了测定。结果表明:在同一含水率条件下,莲子的外形尺寸均有一个分布集中的区间,不同位置间莲子壳厚度差别不大,对设计莲子初加工设备有参考价值。     

风味酸豆奶研制

本文介绍大豆分离蛋白与奶粉按一定比例配比,经乳酸菌发酵,并添加果汁制得风味独特、质地良好、色泽纯正、口感柔和的酸豆奶饮料。并以此制定产品质量标准。     

浅析高职院校计算机教学过程中的实验室信息化管理模式研究

高职院校计算机课程教学过程中,常见的现象是上机学生人数多、实验室应用频率高以及软件系统非常庞大等问题,实验室管理工作带来了非常大的压力。本文将对高职院校计算机教学过程中的实验室信息化管理问题进行研究,并在此基础上就如何构建科学的信息化管理模式,谈一下自己的观点和认识,以供参考。     

基于有限样本的最优费用关联值递归Q学习算法

一个激励学习Agent通过学习一个从状态到动作映射的最优策略来求解决策问题。求解最优决策一般有两种途径,一种是求最大奖赏方法,另一种是求最优费用方法。该文利用求解最优费用函数的方法给出了一种新的Q学习算法。Q学习算法是求解信息不完全Markov决策问题的一种有效激励学习方法。文章从求解最优费用函数的方法出发,给出了Q学习的关联值递归算法,这种方法的建立,可以使得动态规划(DP)算法中的许多结论直接应用到Q学习的研究中来。