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如何提高"强化学习算法模型"的泛化能力?

在深度学习中,模型很容易过拟合到参与训练的数据集。因此,深度学习训练模型的时候通常会将数据集分成训练集和测试集,保证训练的模型在测试集上仍然有很好的性能,即模型的泛化能力。在深度强化学习的应用中,模型的泛化能力也同样重要。本文将介绍最近深度强化学习领域中提高模型泛化能力的一些方法,如域随机化、正则等。

  • 2021-04-17
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三阶隐马氏模型算法及其与一阶隐马氏模型的关系

为了考虑更多的统计特征,提出了类阶隐马氏模型, 其中状态转移 和输出观测同时取决于当前状态和前面两个状态。研究和推导了这类三阶隐马氏模型中估值问题的向前向后 算法、解码问题的Viterbi算法 和学习问题的Base-Wech算法,对此类阶隐马氏权型。 构造了个与之等价的一 阶隐马氏模型, 提出并证明了它们的等价性定理。研究结果丰富了隐马氏模型的算法理论,可为共实际应用提供更好的方法。

  • 2021-04-18
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陆基导弹打击航母的数学模型与算法设计

随着军事力量的发蔚县,导弹成为现代战争中极具威胁性的进攻型武器。航母作为可以整合通讯、情报、反潜反导装置、作战信息和后勤保障的大型海上战斗机移动基地平台,航母对国家安全带来威胁。导弹打击航母技术对保卫国家安全显得尤为重要。

  • 2021-04-17
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基于模型预测控制的智能楼宇用能灵活性调控策略_陈厚合

提出一种基于模型预测控制的智能楼宇用能灵活性调控策略。首先,根据楼宇蓄热特性,构建考虑楼宇内部不同制热区域的智能楼宇能耗预测模型,并将楼宇系统作为灵活可控单元集成到配电网中;然后基于模型预测控制方法,通过楼宇内部暖通空调系统在温度舒适度范围内对室温进行优化调节,实现楼宇系统的能耗灵活管理,降低楼宇运行成本;最后,在冬季制热场景下,对不同暖通空调控制方法下的楼宇集群进行优化调度分析,并对比分析了楼宇集群优化调度对于配电网运行状态的影响。结果表明,所提方法在保证温度舒适度的前提下可充分发掘智能楼宇的需求响应潜力,降低楼宇运行成本,同时可有效解决由可再生能源出力预测数据误差而导致的楼宇日前调控方案与实际运行场景偏差较大的问题,在预测不确定性环境下具有较强的鲁棒性。

  • 2021-04-19
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基于烟花算法的基站群协作计算卸载模型研究_许斌

车联网、AR、AI等计算密集、时延敏感型应用迅速发展,而移动设备因自身计算能力相对不足,执行此类应用任务时会因高时延而严重影响用户体验甚至无法满足用户需求。针对此问题,提出综合考虑时延与成本的多用户、多MEC(Mobile Edge Computing)服务器的基站群协作计算卸载模型。并提出基于凸优化的改进烟花算法(Improved Fireworks Algorithm based on Convex Optimization, CVX-FWA)来对模型进行求解,对用户任务进行合理的卸载与资源分配。仿真结果表明,提出的计算卸载方案有效降低了任务总时延成本值,实现计算卸载资源的整体优化配置。

  • 2021-04-20
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工业互联网连接与安全模型研究

工业互联网平台中的连接与信息安全有着非常密切的关系,连接越多,关系越复杂,信息安全的潜在问题也就越严重。本文对连接两端的数据和网络环境进行了分析,研究了数据在受到各种非正常改变时可能带来的风险问题。数据即使内容没有被改变,但是只要被非法访问或时序出现偏移,同样也会给工业互联网带来灾难性的影响。为了防止非法数据入侵,必须增强工业互联网信息安全方面的感知能力,使之具有足够强大的免疫功能。这就需要在工业互联网平台中建立一种数据行为的侦测机制,可以通过逻辑计算或机器学习的方法实现这种机制。本文将工业互联网平台的连接构成、信息安全、数据行为和行为侦测构成一个完整的研究对象,建立它们之间的关系模型,为深入研究工业互联网信息安全问题提供良好的基础。

  • 2021-04-20
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基于模型的环境修正匹配滤波算法_惠娟

由于主动声呐发射信号经过浅海多途信道传播后,回波信号与参考信号相关性降低,进而导致匹配滤波器检测性能下降。针对此问题,本文对基于模型的环境修正匹配滤波器进行了研究。通过修正匹配滤波器的参考信号,改善匹配滤波器受多径效应影响时处理性能下降的问题。同时,本文进一步对比了两种信道估计算法。仿真分析和试验数据处理结果表明:验证了算法可在去除目标周围相关峰的同时,对噪声进行一定程度的抑制。本文算法改善了经典匹配滤波器因环境影响而使得其处理性能下降的问题。

  • 2021-04-20
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基于高斯混合模型的火焰检测算法_张怡

火灾作为对社会和环境危害最大的灾难,一直是人们重点防范的对象。但目前现有的火灾预警系统都存在误报率过高的问题。因此,文中提出了一种基于火焰闪烁动力学的火焰检测框架。在该框架中,火焰颜色分布模型采用高斯混合模型。此外,采用概率显著性分析方法和一维小波变换提取运动显著性和滤波后的时间序列作为特征,描述火焰的动态特性和闪烁特性。通过实验证明了提出的方法对比现有方法具有较好的精确度,能够获得95%以上的精度,并且具有较低的误报率,满足实际需求。

  • 2021-04-20
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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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当消费市场迎来“人口结构重塑”与“需求多元裂变”的双重变局,消费者正以更立体的姿态重新定义市场规则,这既是当下的行业底色,更是品牌增长道路上必须直面的核心命题。

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