基于深度强化学习的无人机自组网路由算法

针对无人机自组网节点密度大、拓扑变换频繁,导致移动自组网复杂的问题,提出了一种基于深度强化学习(deep-reinforcement learning, DRL)的分布式无人机自组网路由算法。利用DRL感知学习无人机特征,使节点不断与环境交互、探索学习最优行动(路由)策略;通过存储经验知识,维护端到端路由,赋予无人机网络智能化重构和快速修复的能力,从而提高路径的稳定性,降低路由建立和维护开销,增强网络的鲁棒性能。仿真结果表明,提出的算法具有较好的收敛性能;在路由修复时间、端到端时延,以及网络适应性、扩展性方面都优于传统的路由算法。     

一种无先验地图的移动机器人导航方法

为了提高移动机器人在复杂环境下的无先验地图导航算法模型训练速度及导航成功率,提出一种基于深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient, DDPG)的移动机器人导航方法。利用2D激光雷达的均匀分布测距信息,降低环境噪声的干扰及高维度环境信息的计算量;采用人工势场法构建移动机器人从初始位置到目标点过程的奖励函数;通过Actor-Critic网络结构提高模型训练的稳定性和泛化能力。实验结果表明,提出的方法具有模型训练速度快、导航成功率高及泛化能力强等优点。     

多agent协同强化学习算法SE-MACOL及其应用

针对多agent团队中各成员之间是协作关系且自主决策的学习模型,在此对Q学习算法进行了适当扩充,提出了适合于多agent团队的一种共享经验元组的多agent协同强化学习算法。其中采用新的状态行为的知识表示方法,采用相似性变换和经验元组的共享,能够提高多agent团队协同工作的效率。最后将该算法应用于猎人捕物问题域,实验结果表明该算法能够明显加快多个猎人合作抓捕猎物的进程。     

机器学习方法及其在生物信息学中的应用

分析了机器学习技术的内容,介绍了生物信息学的内涵和新的应用技术,同时探索了机器学习技术对生物信息挖掘应用的途径.这些方法有助于加速生物分子结构预测、基因发现、基因组学和蛋白组学等方面研究的进展.     

基于董事会治理因素的财务危机预警模型的构建

企业在经营过程中存在着越来越多的财务风险,为了防止这些风险演变为财务危机,及时进行财务危机预警分析,就需要理顺公司的治理结构,引入董事会治理因素来完善财务危机预警机制.以120家上市公司为研究对象,分别运用非参数检验、T检验以及主成分分析对财务变量和董事会治理变量进行筛选,进而运用Logistic回归分析构建预警模型.结果显示,未引入董事会治理变量的模型的预测正确率为92.5%,而引入董事会治理变量的模型预测正确率为94.15%,预警能力明显增强,也说明,董事会治理因素是影响公司财务危机的一个重要方面.     

基于过程神经网络的短期负荷预测

针对目前常用方法在解决负荷预测问题时,结果往往难以达到工程要求精度的现状,利用过程神经网络输入为时间函数以及预测精度高的特点,建立了基于过程神经网络的电力系统短期负荷预测模型;给出了模型的结构,基于函数正交基展开的离散数据拟合方法以及模型的学习算法.针对东北某地区电网的日负荷数据,进行了模型训练和负荷预测正确性的研究.结果表明,所建立的预测模型对负荷的预测准确率高,优于BP神经网络负荷预测模型的预测结果.     

An ensemble of LSTM neural networks for high‐frequency stock market classification

We propose an ensemble of long–short‐term memory (LSTM) neural networks for intraday stock predictions, using a large variety of technical analysis indicators as network inputs. The proposed ensemble operates in an online way, weighting the individual models proportionally to their recent performance, which allows us to deal with possible nonstationarities in an innovative way. The performance of the models is measured by area under the curve of the receiver operating characteristic. We evaluate the predictive power of our model on several US large‐cap stocks and benchmark it against lasso and ridge logistic classifiers. The proposed model is found to perform better than the benchmark models or equally weighted ensembles.     

基于机器学习的裂纹识别研究现状及发展趋势

裂纹识别一直是机器视觉领域的重要研究内容,尤其是与之相关的自动检测算法在近年来备受关注.深度学习作为机器学习的一个分支,其在裂纹识别方面已显现出强大的功能和灵活性.本文对基于机器学习的裂纹识别技术的发展情况、研究现状以及典型方法进行详细介绍:首先介绍了多种机器学习方法在裂纹识别领域的应用,并从特征提取算法和应用对象等方...     

预应力水冲桩抗裂性能研究分析

某码头工程下部结构采用预应力水冲锤击桩,试桩过程中发现,在贯入度较大的情况下桩身多处产生横向裂缝,使桩尖无法达到设计标高。为分析产生裂缝原因,通过静荷载试验的方法检验桩身的抗裂性能;结果表明张拉控制应力未达到设计值,是导致桩身产生环向裂缝的主要原因;提出适当调整预应力,能够有效地解决预应力水冲桩桩身裂缝的问题。     

木栅栏砾石笼生态护岸技术及其应用

结合林庄港的生态修复工程建设,系统地研究了木栅栏砾石笼生态护岸的技术要求和生态效果.现场监测结果表明:试验河段内河道水体中CODMn,TN,TP的去除率分别达到20.7%,13.9%,21.1%,同时生态护岸建设前后河段内底栖动物结构、种类和优势物种均出现明显变化,底栖动物的类群发生了由耐污类群为主向中间类群为主的转化,说明木栅栏砾石笼护岸对林庄港河流生态系统的改善和修复有良好的效果.