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1.
本文主要介绍了在动态汽车衡的试验过程中不确定度来源,并以动态试验为例重点介绍了计算各分量的标准不确定度、合成标准不确定度以及扩展不确定度的方法. 相似文献
2.
目的观察心肌梗死后不同阶段进行经皮冠状动脉介入治疗(PCI)的技术难度、即刻造影效果与安全性.方法 94例心肌梗死患者分成直接、延期及晚期PCI组,病例数分别为38例、22例和34例.术中根据冠状动脉造影评价梗死相关血管特征、PCI技术难度积分、PCI造影成功率及并发症.结果三组技术难度积分分别为 1.47 ±1.79、1.82 ±1.72和 2.85 ±2.83(P <0.05),PCI造影成功率分别为 92.0%、91.0%及 76.5%(P <0.05),PCI中严重并发症分别为 5.3%、0和 5 相似文献
3.
介绍了WOODWARD505电液控制器原理、功能及在包钢热电厂汽轮鼓风机控制系统的成功应用,大大改善了汽轮机的调节控制品质。 相似文献
4.
随着我国经济的迅速发展,能源消耗不断增加,节约能源、降低能源消耗势在必行,余热利用是节约能源的一个重要环节,冶金行业高炉冲渣水作为采暖热媒可以节约大量能源。 相似文献
5.
通过对热轧左旋带肋钢筋(HRBL600)的质量特性分析,制定了热轧左旋带肋钢筋的化学成分,孔型设计方案和生产工艺。生产实践证明:该产品开发获得成功,产品质量达到标准要求。 相似文献
6.
Deterministic chaos theory offers useful quantitative tools to characterize the non-linear dynamic behavior of a fluidized bed and the developed complexity theory presents a new approach to evaluate finite sequences. In this paper,the non-linear,hydrodynamic behavior of the pressure flutuation signals in a reactor was discussed by chaos parameters and complexity measures.Coherent results were achieved by our multi-scale analysis,which further exposed the behavior in a gas-solid two-phase system. 相似文献
7.
8.
Yong Song Yi-bin Li Cai-hong Li Gui-fang Zhang 《International Journal of Control, Automation and Systems》2012,10(1):166-172
This article demonstrates that Q-learning can be accelerated by appropriately specifying initial Q-values using dynamic wave
expansion neural network. In our method, the neural network has the same topography as robot work space. Each neuron corresponds
to a certain discrete state. Every neuron of the network will reach an equilibrium state according to the initial environment
information. The activity of the special neuron denotes the maximum cumulative reward by following the optimal policy from
the corresponding state when the network is stable. Then the initial Q-values are defined as the immediate reward plus the
maximum cumulative reward by following the optimal policy beginning at the succeeding state. In this way, we create a mapping
between the known environment information and the initial values of Q-table based on neural network. The prior knowledge can
be incorporated into the learning system, and give robots a better learning foundation. Results of experiments in a grid world
problem show that neural network-based Q-learning enables a robot to acquire an optimal policy with better learning performance
compared to conventional Q-learning and potential field-based Qlearning. 相似文献
9.
10.