集成规划的行动-自适应评价强化学习算法

研究了行动-自适应评价强化学习方法,考虑到行动器所采取的探索策略对学习性能的影响,利用混合探索策略进行探索;分析学习和规划的特点,在评价器中应用集成模型学习和无模型学习的学习方法,在行动器应用新的混合探索策略,提出一种集成规划的行动-自适应评价强化学习算法并进行仿真实验,实验结果表明,新算法有较好的学习效果.     

多步截断行动--评价强化学习算法

研究了行动-评价强化学习方法,通过把多步截断学习引入评价器代替单步学习,并定义一种新的迹来记忆最新的多步学习经验,提出一种新的行动-评价强化学习算法,并进行仿真实验,实验结果表明,新算法的学习效率有明显的提高,而在计算代价上仅多k个单位.     

教学质量评价的BP神经网络模型

针对教学质量评价的非线性、复杂性等问题,提出了基于BP网络的教学质量评价决策模型,借助其自学习,自适应及最佳逼近性能对评价数据进行量化训练,得到教学质量评价结果。MATLAB仿真结果表明了该评价模型的有效性,获得了较好的评价结果。     

基于Q-学习的动态单机调度

针对当前基于Q-学习的Agent生产调度优化研究甚少的现状,利用Q-学习对动态单机调度问题在3种不同系统目标下的调度规则动态选择问题进行了研究.在建立Q-学习与动态单机调度问题映射机制的基础上,通过MATLAB实验仿真,对算法性能进行了评价.仿真结果表明,对于不同的系统调度目标,Q-学习能提高Agent的适应能力,达到单一调度规则无法达到的性能,适合基于Agent的动态生产调度环境.     

基于神经网络的提升机衬垫摩擦系数的模糊综合评判

模糊综合评判，考虑多个相关因素，把评价因素集中的元素映射为评价结果集中相应的元素，从而对某一对象进行恰如其分的评价。针对衬垫摩擦系数模糊评判中权重分配存在主观性的问题，利用神经网络的自学习能力，通过一些典型数据进行学习，自动改变权重，从而使综合评判结果更加准确。由实例和仿真结果表明，符合实际情况。     

数控加工仿真软件应用的价值分析

本文通过数控加工仿真软件应用的价值工程分析,提出理论与数控加工仿真相结合的教学培训方式。对比当前的纯理论教学培训方式、理论与实操相结合的教学培训方式和理论与数控加工仿真相结合的教学培训方式等进行价值功能成本分析与评价,确定了理论与数控加工仿真相结合的教学培训方式更能切合当前院校或培训机构实际应用要求的数控学习、教学和实训工作。     

基于B-P神经网络的学习效果综合评价方法改进

考试是检查学生学习效果和教师教学水平的一种重要工具,利用现代科技手段对其进行定量分析并做出客观评价,有助于准确把握学生的学习水平,从而改进教学方法,提高教学质量.为了进一步提高利用B-P神经网络研究学生学习效果的综合评价方法的实用性,笔者从评价指标、评价模型、训练样本3个方面作了改进研究,建立了评价模型,给出了仿真结果.     

一种新的Q学习算法在机械臂轨迹规划中的应用

为了对二自由度机械臂轨迹进行规划, 提出了一种新的动态搜索Q学习算法。该算法不需要建立机械臂的数学模型, 直接对轨迹进行规划, 根据学习进程动态调整贪婪策略的比例参数, 并给出较传统方式更具客观性和公平性的定量策略评价单元。同时, 由动态更新机构在线更新学习经验。仿真结果表明, 新的Q学习算法能使机械臂更快速地达到目标位置, 并实现轨迹全局最优。     

面向语言评价的Takagi-Sugeno模糊再励学习

综合考虑再励学习的两个重要子问题 :连续空间及语言评价问题 ,提出了一种新的学习方法 ,即面向语言评价的 Takagi-Sugeno(T-S)模糊再励学习。该学习智能体构建在 Q-学习方法和 Takagi-Sugeno模糊推理系统的基础上 ,适于处理连续域的复杂学习任务 ,亦可用于设计 Takagi-Sugeno模糊逻辑控制器。以二级倒立摆控制系统为例 ,仿真研究验证了学习算法的有效性     

人工神经网络在大学生个人信用评价中的应用

建立合理的大学生个人信用评价方法是规避信用风险、顺利实施国家助学贷款的一项重要工作。利用神经网络具有自学习、自组织、自适应和非线性动态处理等特性,将三层BP神经网纠应用于大学生个人信用评价,使用MATLAB软件对16个样本进行网络训练与测试,模型输出与目标输出的最大误差只有2.92％,仿真结果表明应用BP神经网络进行大学生个人信用评价是行之有效的。     

汉语自动分词中的神经网络技术研究

本文讨论了人工神经网络技术应用于汉语自动分词的映射模型和性能，着重分析网络结构和学习算法对歧义词切分的影响，在大量仿真实验的基础上，对其性能进行评价。     

用学习矢量量化(LVQ)神经网络进行教师评估

针对教师评估中考评指标过多、评价工作复杂化问题,提出了一种基于LVQ神经网络的教师评估方法。利用Matlab神经网络工具箱进行仿真实验,结果表明,该网络具有结构简单,学习速度快、分类稳定的特点,用LVQ神经网络进行教师评估是可行而有效的。     

考虑驾驶员行为的车辆防撞系统仿真评价

 为评价车辆防撞警告算法的有效性,建立了以有效警告率、误警率等为主要评价指标的评价体系。根据实际道路交通情况,设计仿真场景,根据有无防撞警告系统条件设计实验组与对照组。采用Visual Basic 2005对微观交通仿真软件VISSIM进行二次开发,实现了警告算法仿真评价平台,实现了VB端参数输入、仿真结果输出以及指标自动统计等功能。实验中考虑了驾驶员反应时间与车辆减速度不同带来的影响。在仿真平台上,以Honda与PATH两种警告算法为例,进行仿真评价分析与比较。实验结果表明,前者有效警告率较低,而后者有效警告率较高,但同时误警率也较高。上述结论与相关研究一致,表明该评价方法能够对各种警告算法进行有效而低成本的定量分析评价。     

基于情绪认知评价理论和Q-learning的人机交互中情感决策

在情感认知的学习与决策中引入了情绪认知评价理论,提出了基于情绪认知评价理论的人机交互情感决策,对情感行为的选取进行了优化;在情感迷宫模型中,对该决策算法进行了Matlab仿真试验,试验结果表明使用BpQ-learning算法的智能体在寻找目标情感过程中得到的平均奖励值高、试探的次数少,达到了预期的试验目标。     

基于RBF神经网络的高层建筑火灾风险评价

火灾风险评价是减小和控制高层建筑火灾的重要前提,本文设计了应用于高层建筑火灾风险评价的径向基函数网络模型,介绍了其学习算法,并用此模型对高层建筑火灾风险评价进行实例分析,通过对实验仿真结果与实际结果的比较分析,表明径向基函数网络模型在高层建筑火灾风险评价的可行性,为高层建筑火灾风险评价方法的研究提供一种新的尝试,为减小和控制高层建筑火灾的发生在理论上、方法上提供有益的指导。     

虚拟仿真实验平台的慕课设计

从课前准备、教学实施和评价总结等环节讨论了虚拟仿真实验慕课设计,结合数字电子技术给出了具体的虚拟仿真实验慕课设计结果,从而达到理论与实践相结合、推进基于慕课学习进程和提高学生学习效果的目的。     

基于Vissim的高速公路施工路段服务水平的评价

建立了高速公路施工路段交通服务水平的评价指标体系和评价标准,采取多指标综合评价方法对施工路段交通服务水平进行评价,应用Vissim软件对典型双向四车道施工路段的交通运行状态进行交通仿真,并对仿真结果进行评价.评价获得顺利通过,说明了采用施工路段饱和度、平均车速、交通密度、平均行程延误4个指标作为高速公路施工路段交通服务水平的评价指标,采用综合评价方法对高速公路施工路段服务水平进行评价是可行的.     

基于RBF网络的混沌动力系统辨识

提出用RBF神经网络对混沌动力系统进行辨识，设计了一个三层RBF网络结构，仿真实验说明了RBF网络用于学习混沌动力系统时的基本性质。用辨识模型重建吸引子方法定性地评价辨识模型，通过计算辨识模型的Lyapunov指数定量地评价辨识模型的性能，同时推导了RBF网络模型Lyapunov指数的计算公式。仿真结果表明，该辨识模型能很好地逼近原混沌动力系统，准确地体现原混沌系统的动力学特性。     

建构主义视野下独立学院经济管理实验教学改革的探索

在基于应用型人才培养目标和与理论教学有机结合的实验教学体系构建的独立学院经济管理实验教学要求下,剖析建构主义学习理论对于实验教学改革过程中的指导价值,包括凸显学生学习主体地位、加强学生间协作、注重实验教学内容的仿真性、注重综合性实验教学设计和注重学习过程等方面,从明确实验教学目标、创设学习情境、促进实验协作和进行多角度实验教学评价等方面提出独立学院经济管理实验教学设计思路。     

《数控加工与编程》课程教学方法研究

在讨论了《数控加工与编程》课程对模具专业知识掌握的重要作用基础上，提出了上好该课程的应采用的教学方法．及如何正确利用优秀的仿真软件资源于教学，同时采用多元的考核方式对学生的学习进行正确的评价。