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1引言
在人工智能领域中,增强学习理论由于其自学习性和自适应性的优点而得到了广泛关注,在机器人控制系统,优化组合问题等诸多领域得到了越来越广泛的应用,是当前研究的重点问题之一[1].现有的增强学习方法对马尔可夫决策过程(MDP,Markov Decision Processes),即,进行策略选择的agent能够准确全面地获得关于环境所有信息的情况,已经有了多种较成熟的算法,如Q-learning等[2,3]. 相似文献
32.
令L=-Δ+μ是R~n上的广义Schr?dinger算子,n≥3,其中Δ是Laplacian,μ≠0是R~n上的非负Radon测度。本研究按照BMO_L空间的定义,分层证明分数次积分算子在BMO_L空间上的有界性。这将进一步延展分数次积分算子在与算子相关的BMO空间上的性质。 相似文献
33.
基辅机床制造厂对结构钢零件进行半精铣和粗铣加工中,使用了一种谢斯特罗列茨克市沃斯科夫工具厂生产的套式端面铣刀(直径160mm,齿数10)。这种铣刀上固定有用无钨KHT-16钨硬质合金制成的、切向配置的四面体刀片。刀片采用切向配置方法,可以大大增强其抗弯力矩,从而减少刀片因细微缺口而出现损坏的概率,提高了工具的可靠性。刀片整个表面都经过金刚石砂轮的研磨,因此能保证在铣刀上重新安装时的高精度,并使被加工表面的粗糙度达到Ra=2.5~5μm。 相似文献
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38.
针对亚共晶Al-Si合金中粗大α-Al枝晶和Si致细化"中毒"难题,研制出一种抗Si"中毒"的AlTiC-B晶种合金.本工作研究了该晶种合金对ZL114铝合金微观组织和力学性能的影响,通过X射线衍射仪、场发射扫描电子显微镜、布氏硬度计和万能试验机对ZL114铝合金进行了微观组织分析和力学性能测试.结果表明,加入质量分数为0. 3% 、0. 6%和1. 0%的AlTiC-B晶种合金后,ZL114合金粗大的α-Al枝晶得到了显著细化,晶粒尺寸由1 224 μm分别细化至186 μm、122 μm和116 μm;室温屈服强度从250 MPa分别提升至295 MPa、340 MPa和345 MPa,分别提高了18. 0% 、36. 0%和38. 0% .力学性能的提高主要归因于α-Al枝晶的细化,以及细化后共晶Si分布的均匀化. 相似文献
39.
化工生产过程的高风险性要求其供配电系统的高稳定性、可靠性,而应急电源的设置将确保降低事故状况下的风险。应急电源是化工企业生产过程中稳定运行基本保证,企业必须高度重视。 相似文献
40.