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针对传统算法、智能算法与强化学习算法在自动引导小车(automated guided vehicle,AGV)路径规划中收敛速度慢、学习效率低的问题,提出一种启发式强化学习算法,并针对传统Q(λ)算法,设计启发式奖励函数和启发式动作选择策略,以此强化智能体对优质行为的探索,提高算法学习效率.通过仿真对比实验,验证了基于改进Q(λ)启发式强化学习算法在探索次数、规划时间、路径长度与路径转角上都具有一定的优势. 相似文献
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为了解决光纤振动定位算法中互相关稳定性差、最小均方收敛速度慢的问题,采用递推最小二乘算法、滑动平均原理、早迟门原理,设计了一套稳定且响应迅速的光纤振动定位系统。光路部分基于双马赫-曾德尔干涉结构,硬件平台以高速采集板结合现场可编程门阵列实现定位。在一段160m的光路上进行重复敲击实验,对取得的振动数据分多段分别计算定位结果,去除最大值、最小值后剩余定位结果取平均值以提高定位精度。结果表明,相对于互相关,递推最小二乘随着迭代次数增加,单次定位结果稳定不会发生偏移,且其定位收敛速度是最小均方的3倍左右;在采样率为10MHz时,系统实际响应时间约0.3s,定位误差范围在±6m,且定位稳定可靠。该研究对于光纤定位系统中定位算法的改进、定位精度的提高是有积极意义的。 相似文献
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目前在方面级情感分类研究中,图卷积网络被应用于句法依赖树上构建方面词与上下文词的依赖关系。但是由于句法依赖树的不稳定性和语句的复杂性与不规范表达,这种改进较为有限。为解决上述问题,提出了一种基于混合图神经网络模型。在该模型中,为了深度提取方面词与上下文词的依赖关系,设计了应用于句法依赖树的多层图卷积网络。同时为提取词级依赖特征,设计了具有残差连接的图注意力网络(Res-GAT),其主要思想为以词级依赖关系特征作为补充,结合句法依赖关系进行方面级情感分类。通过在五个经典数据集上实验,证明了该模型相较于基线模型具有更优异的分类能力。 相似文献
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研究了在磁场条件下制备Fe3 /TiO2光催化剂,考察了磁场对材料的结构及性能的影响.用紫外光照射甲基橙溶液的光催化降解实验研究了磁场条件下对所制备的掺铁二氧化钛的光催化效率影响.用FI-IR、XRD、SEM及光致发光(PL)表征了纳米材料的结构和性能.结果表明,外加磁场加快了铁掺杂TiO2材料的晶化速度,提高了催化活性. 相似文献
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