关键词： 马尔可夫决策过程   强化学习   进化计算   策略搜索   元学习  

摘要： 强化学习与进化计算作为两类自然启发的学习范式,是当前求解策略探索问题的主流方法,两类方法的融合为策略探索问题的求解提供了通用解决方案。通过对比强化学习与进化计算,从强化学习与进化计算的基本方法、策略探索的基础方法分析、策略探索的融合式方法分析以及前沿挑战4个方面全面分析了策略探索问题的方法,以期能够为该领域的交叉融合研究带来启发。

关键词： 短纤维增强复合材料   取向度   人工神经网络   形态学   机器视觉  

摘要： 纤维取向度对短纤维增强复合材料的宏观性质有着明显的影响。采用机器视觉方法从扫描电镜(SEM)照片中提取纤维取向度是一种兼顾效益和成本的做法。为准备训练和测试数据集,基于正交椭圆纤维闭合近似模型推导了一种取向分布,并结合接收-拒绝算法和RSA算法实现了短纤维复合材料几何结构的重构,从而生成大量模拟SEM图像。在此基础上,提出一种基于灰度共生矩阵的BP神经网络(GLCM-BP)用于取向度的预测,并与常见的形态学分割、结构张量关系、卷积神经网络算法(CNN)方案的结果进行了对比。算例表明,GLCM-BP模型能够很好地预测纤维取向度,测试数据的拟合相关性达到0.99,均方误差约为0.01,满足工程使用的需要。横向对比发现:结构张量公式在平面分布中的预测结果明显偏小;在低纤维体积分数时,形态学方法和GLCM-BP法预测结果最好;在高纤维体积分数时,GLCM-BP和卷积神经网络表现更好。本文提出的GLCM-BP法也有一定抵抗噪点的能力。

ISBN: (纸本)9787576710892

ISBN: (纸本)9787522130903

ISBN: (纸本)9787568711937

ISBN: (纸本)9787030771483

ISBN: (纸本)9787522125862

关键词： Complex glacial deposits   Heterogeneity   Machine learning   Hydrogeologic units   Artesian wells  

摘要： The feasibility of using multilayer perceptron (MLP), an artificial neural network, was evaluated to predict lithofacies in complex glacial deposits within the Fraser-Whatcom Basin in southwest British Columbia, Canada, and northwest Washington State, USA. Descriptions of materials from borehole logs were standardized into lithofacies using natural language processing techniques to reduce subjectivity in classification and improve automation. Three data-selection alternatives were considered to evaluate the training and prediction capabilities of MLP. Block-model representations of the subsurface were created and the best geologic realization was verified against geologic cross-sections from independent studies, evidence of hydraulic connectivity between aquifers, and the occurrence of artesian wells. Verification results showed MLP predictions were typically more generalized but produced similar subsurface trends and recreated confining units contributing to local artesian conditions. MLP appears to be a promising algorithm to solve multi-class classification for geologic modelling purposes. The workflow developed has the added benefit of being stochastic with the potential to generate multiple geologic realizations to account for uncertainty in heterogeneity.

关键词： 总氮检测   间苯二酚   红黑色杂质  

摘要： 研究了间苯二酚法在线测定总氮含量时存在的问题,发现消解池中会产生红黑色杂质,使测量结果偏大.通过分析反应原理及可能存在的副反应,推断间苯二酚与Fe3+的络合反应是红黑色杂质的主要来源,并进行了实验验证,建议采用纯度更高的硫酸并定期拆洗消解池以改善红黑杂质干扰问题.

关键词： 自动间苗   YOLOv5   激光器   遗传算法  

摘要： 间苗是保证直播油菜增产的一项关键技术措施，为解决人工间苗劳动强度大、机械间苗不精确的问题，采用机器视觉的方式，基于深度学习算法YOLOv5平台，设计并搭建自动间苗装置。机器视觉系统评估幼苗种群的合理密植情况，间苗算法以间距和幼苗叶展为评估标准，实现控制幼苗间距和筛选优质苗的功能。选用遗传算法对间苗行进路径进行规划，相较于未规划路径可缩短最低为50%的行进距离，最终采用激光器高温烧除的方式完成间苗作业。选取油菜苗作为试验材料，间苗阈值α是划定幼苗最小间距的参数，设置不同的间苗阈值α进行试验。结果表明，间除苗的数量随着间苗阈值α的增加而增加，幼苗平均密度下降的同时种群分布趋于均匀，对间除苗的叶展长度分类统计，α取0～75mm时，间除苗的叶展长度全部在0～20mm范围；α取75～200mm时，间除苗的叶展长度在0～40mm，其中叶展长度为20～40mm的最高占比约为76%；α取200～350mm时间除苗的叶展长度在40mm以上的幼苗开始增加，最高占比约为14%，间除苗的叶展长度梯次分布证明了间苗算法具备筛选优质苗的性能。间苗执行阶段耗时占据间苗作业总耗时的90%以上，以激光走线参数L、激光器功率、距离阈值α为试验因素，三因素三水平正交试验结果表明:选择合适的激光走线参数L能有效提高间苗死亡率、降低间苗误伤率和减少间苗耗时，在L为30mm、P为7.5W、α为250mm的参数下开展性能验证试验，激光间苗平均死亡率为93.29%，平均误伤率为5.19%，平均总耗时为15.19min，为进一步开发基于机器视觉的自动间苗机提供了理论基础和技术支持。