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为了能够快速方便地检测出GIS设备SF_6气体是否泄露,文中利用气体泄漏会发声的原理,使用超声波检测仪对GIS设备进行了相应的检测,首先对完好的GIS设备进行检测,对其中出现的数据波动大的情况进行分析;提出了通过改变集音装置方向的方法来保证精度和稳定性,并对分析结果进行了验证;最后模拟了GIS设备SF_6漏气情况并进行检测,并得到了相应的实验数据,结果显示集音装置的方向对检测精度有很大的影响,检测时应保证探头的碟形集音器的方向背向噪音源,并且这种方法可以根据检测距离初步判断GIS设备SF_6气体泄露程度。 相似文献
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电子信息工程技术作为一种新型朝阳产业,具有广阔的发展前景.其在生活领域、航空领域、军事领域以及工程领域等诸多领域都有较为广泛的应用.电子信息工程领域未来发展的目标为加速促进电子信息工程实现现代化,使其能够更好地适应现代社会发展的需要,满足现代社会发展的需求,其发展途径则应以科技创新与人才培养为主. 相似文献
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联邦学习(federated learning, FL)是最近几年快速兴起的一种分布式机器学习算法,可以在不交换数据的前提下保护隐私。但是在模型训练的过程中,由于一些“诚实且好奇”的客户端的参与,可能会导致隐私信息的泄露或遭受到成员推理、属性推理或恢复数据训练等攻击。因此,对于联邦学习中隐私保护技术的研究已经成为新的热点。在现阶段的研究中,常采用同态加密(homomorphic encryption, HE)技术进行隐私保护,而Paillier同态是最常用的加密算法之一。为了使得加密算法更高效,利用中国剩余定理(Chinese remainder theorem, CRT)对Paillier同态加密算法的计算过程进行优化,并与未优化的Paillier加密算法进行对比实验。实验结果表明,优化后的加密算法在联邦学习中,既提升了其隐私性能,也提高了同态加密计算的效。 相似文献
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本文以某干旱地区的河流为典型研究对象,通过构建人工神经网络的方法,对该河流的水文情况进行预测.研究结果显示,本文中所采用的BP神经网络及其算法具有较好的精度和稳定性,可用于该地区今后水文情况的预测,同时也可为其他地区的相关工作提供参考借鉴. 相似文献
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针对当前多智能体强化学习算法难以适应智能体规模动态变化的问题,文中提出序列多智能体强化学习算法(SMARL).将智能体的控制网络划分为动作网络和目标网络,以深度确定性策略梯度和序列到序列分别作为分割后的基础网络结构,分离算法结构与规模的相关性.同时,对算法输入输出进行特殊处理,分离算法策略与规模的相关性.SMARL中的... 相似文献
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通信是非全知环境中多智能体间实现有效合作的重要途径,当智能体数量较多时,通信过程会产生冗余消息。为有效处理通信消息,提出一种基于注意力消息共享的多智能体强化学习算法AMSAC。首先,在智能体间搭建用于有效沟通的消息共享网络,智能体通过消息读取和写入完成信息共享,解决智能体在非全知、任务复杂场景下缺乏沟通的问题;其次,在消息共享网络中,通过注意力消息共享机制对通信消息进行自适应处理,有侧重地处理来自不同智能体的消息,解决较大规模多智能体系统在通信过程中无法有效识别消息并利用的问题;然后,在集中式Critic网络中,使用Native Critic依据时序差分(TD)优势策略梯度更新Actor网络参数,使智能体的动作价值得到有效评判;最后,在执行期间,智能体分布式Actor网络根据自身观测和消息共享网络的信息进行决策。在星际争霸Ⅱ多智能体挑战赛(SMAC)环境中进行实验,结果表明,与朴素Actor?Critic (Native AC)、博弈抽象通信(GA?Comm)等多智能体强化学习方法相比,AMSAC在四个不同场景下的平均胜率提升了4 ~ 32个百分点。AMSAC的注意力消息共享机制为处理多智能体系统中智能体间的通信消息提供了合理方案,在交通枢纽控制和无人机协同领域都具备广泛的应用前景。 相似文献
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