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1.
针对两轮自平衡机器人在学习过程中遇到的主动性差和以往强化学习对单步学习效率低的问题,受心理学中内在动机理论的启发,提出一种基于内在动机的强化学习算法;该算法利用内在动机信号作为内部奖励,模拟人类心理认知机理并与外部信号一起作用于整个学习过程,提高了智能体的自学习能力,同时采用自组织神经网络进行训练,保证了算法的快速性;通过无扰动和有扰动两种仿真实验的对比,验证了基于内在动机的强化学习算法能够使两轮机器人在未知环境下通过自主学习最终达到平衡,且体现了该算法的鲁棒性和可行性。 相似文献
2.
3.
在炼铁高炉热流强度分析系统中要用到温度、流量等传感器,为确保热流分析系统中传感器数据的可靠性及系统的连续、稳定运行,诊断系统用径向基函数(RBF)神经网络对传感器进行故障判断。系统由上位机、温度及流量采集装置、传感器等组成,采用RBF神经网络为每一个传感器建立预测模型,网络的输入为传感器采集信号最近的n个值,输出为该传感器在n+1时刻的预测输出值。网络通过在线学习实现对传感器的在线故障监测,经仿真分析表明:用RBF神经网络构建预测模型可满足实时性的诊断要求,提高了诊断系统的诊断精度。 相似文献
4.
针对配备轧辊横移的新型四辊冷连轧机边部减薄控制控制中,轧机模型具有多变量间的强耦合、易变的模型参数、不确定的干扰因素和不稳定的动态特性,设计一种复合的智能控制系统。设计在模糊控制基础上增加一个积分环节的控制器,与轧机预测模型相结合对带钢边部减薄和平坦度进行闭环控制。经过仿真结果表明,该控制系统可实现四辊冷连轧机边部减薄的稳定跟踪控制及边部减薄和平坦度的非线性解耦控制。 相似文献
5.
针对神经网络初始结构的设定依赖于工作者的经验、自适应能力较差等问题,提出一种基于半监督学习(SSL)算法的动态神经网络结构设计方法。该方法采用半监督学习方法利用已标记样例和无标记样例对神经网络进行训练,得到一个性能较为完善的初始网络结构,之后采用全局敏感度分析法(GSA)对网络隐层神经元输出权值进行分析,判断隐层神经元对网络输出的影响程度,即其敏感度值大小,适时地删减敏感度值很小的神经元或增加敏感度值较大的神经元,实现动态神经网络结构的优化设计,并给出了网络结构变化过程中收敛性的证明。理论分析和Matlab仿真实验表明,基于SSL算法的神经网络隐层神经元会随训练时间而改变,实现了网络结构动态设计。在液压厚度自动控制(AGC)系统应用中,大约在160 s时系统输出达到稳定,输出误差大约为0.03 mm,与监督学习(SL)方法和无监督学习(USL)方法相比,输出误差分别减小了0.03 mm和0.02 mm,这表明基于SSL算法的动态网络在实际应用中能有效提高系统输出的准确性。 相似文献
6.
李福进 《仪表技术与传感器》1994,(6):34-37
本文介绍了采用MCS-51系列8031单片机开发研制的智能电动执行器的原理和方法,给出了智能电动执行器的性能及特点。 相似文献
7.
新型光纤液位测量系统的研究 总被引:3,自引:3,他引:0
系统采用光纤传感器采集液位高度变换信号,经光纤放大器将采集的光信号直接放大、光电转换后,实现单片机将数据处理显示并打印出液体位置值,这种系统特别适用于易燃易爆油田领域的液位检测。 相似文献
8.
针对粒子滤波目标跟踪过程中初始化和权值退化的数据处理情况,在粒子滤波框架下提出一种基于稀疏子空间的卷积神经网络目标跟踪算法。以仿生学为基础,在目标跟踪过程中引入稀疏子空间和卷积神经网络。首先,利用稀疏子空间模型筛选出与目标状态相似度较高的候选区域进行后续跟踪处理,减少冗余计算并降低跟踪的复杂性;然后,将稀疏子空间输出用作卷积神经网络的输入,并利用卷积神经网络模型对图像数据处理的优点进行目标跟踪的数据处理;最后,通过对目标数据的不断更新来减少目标表观变化的影响。实验表明,该算法能够更好地处理目标跟踪中的目标遮挡、运动模糊、光流与尺度变化,提高算法的准确性和数据处理能力。 相似文献
9.
10.
水煤气工艺设计中的节能降耗 总被引:1,自引:0,他引:1
在以煤、焦为原料生产(半)水煤气的生产过程中,制气工段担负着用固体燃料气化制取(半)水煤气的任务,在保证安全运转的基础上,生产出质量符合要求和足够数量的(半)水煤气,以供后面各工序的连续生产需要,因此制气工段生产已成为生产(半)水煤气的“火车头”,其生产原料气能力的大小和质量的好坏,也将直接影响到后面的生产工序,同时由于(半)水煤气生产用蒸汽量,占生产总用汽的80%以上,能耗占总能耗的60%左右。能耗的高低影响着产品的成本,关系到企业的经济效益和发展前途。 相似文献