基于Q学习算法的变论域模糊控制新算法

变论域模糊控制器的控制函数被＂复制＂到后代中,往往存在着＂失真＂现象,这种现象的后果是造成算法本身的误差.针对这一问题,本文提出了一种基于Q学习算法的变论域模糊控制优化设计方法.本算法在变论域模糊控制算法基础上提出了一种利用伸缩因子、等比因子相互协调来调整论域的构想,且通过用Q学习算法来寻优参数使控制器性能指标最小,使其在控制过程中能够降低＂失真率＂,从而进一步提高控制器性能.最后,把算法运用于一个二阶系统与非最小相位系统,实验表明,该算法不但具有很好的鲁棒性及动态性能,且与变论域模糊控制器比较起来,其控制性能也更加提高.     

小脑模型关节控制器网络在传送带给料生产加工站学习优化控制中的应用

研究单站点传送带给料生产加工站（conveyor-serviced production station,CSPS）系统的前视（look-ahead）距离最优控制问题,以提高系统的工作效率.论文运用半Markov决策过程对CSPS优化控制问题进行建模.考虑传统Q学习难以直接处理CSPS系统前视距离为连续变量的优化控制问题,将小脑模型关节控制器网络的Q值函数逼近与在线学习技术相结合,给出了在线Q学习及模型无关的在线策略迭代算法.仿真结果表明,文中算法提高了学习速度和优化精度.     

基于PID反馈的高Q值加速度计闭环检测电路

高Q值加速度计由于能够很好地降低热机械布朗噪声,被广泛应用于高精度低噪声检测领域,相应的闭环接口电路却成为其应用的困难之一.通过分析传感器的器件结构和动态响应,提出了一种基于PID反馈的闭环检测电路来克服传感器因高Q值造成的不利影响,改善系统的频率特性和动态响应.根据设计原理设计和测试了基于PCB板级的闭环检测电路.电...     

可控家用电器负荷优化模型及用电策略研究

在家庭智能用电系统下,以经济性和舒适性为目标,构建了电动汽车、空调、热水器的优化用电模型。并使用基于Q学习的粒子群算法求解优化模型,阐述家用电器的智能用电策略。以空调负荷为例,采用优化模型和算法后,经仿真实验,满足温度控制要求,且费用最少,收敛速度快,有效减少了空调负荷的用电量,削减电费的同时又保证用户的舒适度。     

Q＆A热线

为了能够给更多的同学解答装机配置、应用故障、技术疑难等问题．本大师将在MCP Live官网上的”DIY经验谈”群组中征集大家提出的各种问题．并和群组里的电脑高手一起来解答这些问题。所以,不论是提问题,还是回答问题,都请大家登陆www．MCPLive.cn→群组→DIY经验谈。     

机器人足球赛中基于增强学习的任务分工

本文研究了机器人足球赛中利用增强学习进行角色分工的问题,通过仿真试验 和理论分析,指出文［1］中采取无限作用范围衰减奖励优化模型(infinite horizon disc ou nted model)的Q学习算法对该任务不合适,并用平均奖励模型(average reward model)对 算法进行了改进,实验表明改进后学习的收敛速度以及系统的性能都提高了近一倍．     

Q3接口适配系统

大量传统的电信设备由于没有提供标准的Q3接口而不能被纳入TMN系统.该文提出的Q3接口适配系统旨在解决这个问题.文章详细地阐述了Q3接口适配系统的功能组成和基本原理,并提出了实现该系统的关键技术.     

大功率高Q值超声振动系统频率自动跟踪

在功率超声应用中,频率自动跟踪技术是需要解决的一个重要课题,是提高超声设备输出功率和效率的重要途径之一。本文根据超声换能器在谱振频率附近的电抗特性。本文根据超声换能器在谱振频率附近的电抗特性,由此得出采用锁相技术进行频率自动跟踪的理论基础。文中详细叙述了锁相控制电路的结构和工作原理,并用实验检验了该控制系统的可行性。     

电信管理网TMN开发探讨

本文论述了TMN产生的背景以及TMN的体系结构 ,并根据HiTMN的开发实践讨论了TMN发展的若干重要问题。