非量测数码相机三种检校方法的适用性评价

相机检校是无人机测绘的关键技术之一,检校结果的好坏直接影响了最终测绘成果的质量。针对相机检校很难在方便实用性和精度上兼得的问题,对3种典型的相机检校方法展开研究,从检校计算稳定性、量测应用精度和检校控制场布设难易3个方面进行适用性评价。研究结果表明,光束法检校对控制场和拍摄条件较敏感;PTR方法与光束法的量测应用精度相当,且检校计算稳定性较高;而张正友标定方法与前二者相比量测应用精度略低,稳定性受像片数量和姿态的影响较大,但也可以满足中低精度的量测应用需求。     

基于多线程并行强化学习的建筑节能方法

提出一种基于并行强化学习的建筑节能方法，该方法结合多线程技术和经验回放方法提出一个多线程并行强化学习算法框架，其新颖点在于：在经验回放过程中引入自模拟度量方法，通过计算样本之间的距离，选取低相似度的样本构造多样样本池，Agent的学习过程从多样样本池中选取样本学习，可有效避免浪费学习资源。实验包括在仿真房间模型上与Q-Learning算法的对比实验和与经典PID控制方法的对比实验。实验结果表明，所提出的并行算法有更快的学习速率和收敛速度，能更快地求解出最优策略，并拥有更高的运行效率。     

一种面向建筑节能的强化学习自适应控制方法

针对建筑节能领域中传统控制方法对于建筑物相关设备控制存在收敛速度慢、不稳定等问题,结合强化学习中经典的Q学习方法,提出一种强化学习自适应控制方法--RLAC。该方法通过对建筑物内能耗交换机制进行建模,结合Q学习方法,求解最优值函数,进一步得出最优控制策略,确保在不降低建筑物人体舒适度的情况下,达到建筑节能的目的。将所提出的RLAC与On/Off以及Fuzzy-PD方法用于模拟建筑物能耗问题进行对比实验,实验结果表明,RLAC具有较快的收敛速度以及较好的收敛精度。     

固定化纤维素酶水解玉米秸秆的研究

以壳聚糖小球为载体固定纤维素酶,研究了固定化纤维素酶的酶学性质,并以经过蒸汽爆破预处理的玉米秸秆为底物,研究了固定化酶水解的最优条件.结果表明纤维索酶经过固定化后,其米氏常数为0.42 mg/mL,半衰期为162 h;酶解的最佳条件为固定化酶与底物的质量比为1:2.5、固液比为1:2.4(m/V)、温度为50℃,pH为5.0.秸秆水解率可达33%,纤维素水解率可达70%.