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基于拟牛顿法的深度强化学习在车联网边缘计算中的研究

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通信学报 2024年第5期45卷 90-100页

作者：章坚武芦泽韬章谦骅詹明杭州电子科技大学通信工程学院浙江杭州310018 之江实验室天基计算研究中心浙江杭州311121 浙江大学信息与电子工程学院浙江杭州310027 台州学院电子与信息工程学院浙江台州318000

为了解决车联网中由于多任务和资源限制导致的任务卸载决策不理想的问题,提出了拟牛顿法的深度强化学习双阶段在线卸载(QNRLO)算法。该算法首先引入批归一化技术优化深度神经网络的训练过程,随后采用拟牛顿法进行优化,有效逼近最优解。... 详细信息

为了解决车联网中由于多任务和资源限制导致的任务卸载决策不理想的问题,提出了拟牛顿法的深度强化学习双阶段在线卸载(QNRLO)算法。该算法首先引入批归一化技术优化深度神经网络的训练过程,随后采用拟牛顿法进行优化,有效逼近最优解。通过此双阶段优化,算法显著提升了在多任务和动态无线信道条件下的性能,提高了计算效率。通过引入拉格朗日算子和重构的对偶函数,将非凸优化问题转化为对偶函数的凸优化问题,确保算法的全局最优性。此外,算法考虑了车联网模型中的系统传输时间分配,增强了模型的实用性。与现有算法相比,所提算法显著提高了任务卸载的收敛性和稳定性,并能有效处理车联网中的任务卸载问题,具有较高的实用性和可靠性。

关键词：车联网任务卸载深度强化学习拟牛顿法

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《矛盾论》对法国左翼学界重建辩证法的影响

教学与研究 2024年第9期 113-123页

作者：张秀琴徐冠韬中国人民大学马克思主义学院北京100872

20世纪60年代以来,法国左翼哲学家对《矛盾论》进行了大量具有鲜明理论性、多样性和激进性的哲学解读。法国思想家们将《矛盾论》与法国马克思主义复兴辩证法、反对教条主义和机械决定论的理论主题紧密结合起来。针对如何以及在何种程... 详细信息

20世纪60年代以来,法国左翼哲学家对《矛盾论》进行了大量具有鲜明理论性、多样性和激进性的哲学解读。法国思想家们将《矛盾论》与法国马克思主义复兴辩证法、反对教条主义和机械决定论的理论主题紧密结合起来。针对如何以及在何种程度上以矛盾概念重构辩证法理论体系的问题,人本主义者和结构主义者进行了激烈的理论交锋。法国新一代激进左翼学者则更加细致地分析了矛盾运动的过程,并试图从中找到激活辩证法斗争性的方法。

关键词：《矛盾论》辩证法多元决定论 “一分为二”

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综合非线性控制器设计在着舰控制上的应用

控制工程 2024年第5期31卷 787-793页

作者：尹海韬李艳西安航天动力测控技术研究所陕西西安710025

舰载机着舰阶段是舰载机控制的一个重要阶段。根据着舰模型的回路特点,结合非线性控制理论,设计了一种基于回路分配策略的综合非线性控制器,用于舰载机着舰轨迹跟踪控制;给出动态逆、轨迹线性化及BP神经网络的基本理论,并根据其特点应... 详细信息

舰载机着舰阶段是舰载机控制的一个重要阶段。根据着舰模型的回路特点,结合非线性控制理论,设计了一种基于回路分配策略的综合非线性控制器,用于舰载机着舰轨迹跟踪控制;给出动态逆、轨迹线性化及BP神经网络的基本理论,并根据其特点应用于舰载机着舰模型的不同回路;给出了改进的综合非线性控制系统模型;以某舰载机飞行/推力综合系统为例,进行数字仿真,结果证明了该综合非线性控制器具有满意的跟踪效果和鲁棒性。

关键词：着舰动态逆轨迹线性化神经网络鲁棒性

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星链Ⅲ期回归共地面轨迹星座构型与覆盖分析

国防科技大学学报 2024年第5期46卷 150-158页

作者：王迪骆盛王勇王磊国防科技大学电子对抗学院安徽合肥230037

基于轨道同步进动特性分析了星链卫星系统Ⅰ期、Ⅱ期星座演化趋势,揭示了多Walker-δ子星座构型存在的问题,研究了星链Ⅲ期拟采用的回归共地面轨迹星座构型的实现机理,并对其覆盖特性进行了仿真分析。结果表明:不同倾角的回归共地面轨... 详细信息

基于轨道同步进动特性分析了星链卫星系统Ⅰ期、Ⅱ期星座演化趋势,揭示了多Walker-δ子星座构型存在的问题,研究了星链Ⅲ期拟采用的回归共地面轨迹星座构型的实现机理,并对其覆盖特性进行了仿真分析。结果表明:不同倾角的回归共地面轨迹卫星链可以在轨道高度差异很小的情况下实现同步进动,相对于多Walker-δ子星座的构型具有构型更稳定、覆盖性能更优的明显优势,特别适合巨型低轨互联网卫星系统。该研究可为加速推进我国同类卫星系统建设提供借鉴。

关键词：星座构型轨道同步进动回归轨道共地面轨迹卫星链

优化A^(*)与动态窗口法的移动机器人路径规划

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计算机集成制造系统 2024年第4期30卷 1353-1363页

作者：王彬聂建军李海洋解晓琳鄢鸿桢中原工学院机电学院河南郑州450001 河南科技大学农业装备工程学院河南洛阳471000

为解决传统A^(*)算法和动态窗口法在移动机器人路径规划中出现的问题,提出了两种算法的优化方案和优化算法的融合方案。首先,针对传统A^(*)算法中路线对称性强、冗余点多的问题,在启发函数中引入父节点信息,重新构建了可动态调节启发函... 详细信息

为解决传统A^(*)算法和动态窗口法在移动机器人路径规划中出现的问题,提出了两种算法的优化方案和优化算法的融合方案。首先,针对传统A^(*)算法中路线对称性强、冗余点多的问题,在启发函数中引入父节点信息,重新构建了可动态调节启发函数权重的代价函数,设计了关建点提取策略。其次,针对传统动态窗口法路线冗长的问题,改进了障碍物距离评价子函数,提出了动态窗口法的自适应环境改进策略。然后,针对改进动态窗口法存在目标点不可达和优化A^(*)算法安全性低的问题,融合了优化A^(*)算法和改进动态窗口法,设计了新的全局路径评价子函数。最后,通过仿真和实验结果对比,验证了融合算法在规划效率、安全性和路径平滑性等方面有很大提升,更符合移动机器人的运动特性。

关键词：移动机器人路径规划 A^(*)算法动态窗口法算法融合

基于粒子群优化BP神经网络的激光扫描投影系统畸变预测方法

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光子学报 2024年第6期53卷 275-286页

作者：张宏韬唐芳吴坤朱亦然侯茂盛长春理工大学光电工程学院光电测控与光信息传输技术教育部重点实验室长春130022 中国人民解放军66736部队北京100095

为了精准、高效地预测和校正激光扫描投影系统的畸变误差,研究了基于粒子群优化BP神经网络的畸变预测方法。建立了BP神经网络结构,并融合粒子群优化算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,得出基于粒子群优化BP神经网络的激光扫描投影... 详细信息

为了精准、高效地预测和校正激光扫描投影系统的畸变误差,研究了基于粒子群优化BP神经网络的畸变预测方法。建立了BP神经网络结构,并融合粒子群优化算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,得出基于粒子群优化BP神经网络的激光扫描投影系统投影畸变预测模型。选取距激光扫描投影仪器两米的待投影面上的理论坐标点及各点相应畸变值Δx作为粒子群优化BP神经网络的训练数据集,将待投影面上实际投影位置坐标代入训练好的粒子群优化BP神经网络进行预测得到预测畸变值输出,并与实际畸变值对比,最后,引入Elman神经网络预测模型的预测结果与所研究预测方法进行对比。结果表明:在±30°的全视场扫描投影范围内粒子群优化BP神经网络预测模型的均方根误差为0.0176 mm,解算时间仅需22.4 s,相较于Elman神经网络效率提升78.33%,预测精度及时间明显优于Elman神经网络,可以有效预测激光扫描投影系统的畸变误差。

关键词：激光扫描投影粒子群优化算法 BP神经网络误差预测二维振镜图形畸变

新型全氟及多氟聚醚羧酸识别、分布特征及毒理效应研究进展

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科学通报 2024年第6期69卷 774-786页

作者：来冠铮戴家银盛南上海交通大学环境科学与工程学院生态环境部新型污染物环境健康影响评价重点实验室上海200240

随着全氟辛酸(PFOA)的管控,工业中开始使用结构中含有醚氧键的全氟及多氟聚醚羧酸(PFECA)作为加工助剂替代PFOA.近年来,得益于非靶向筛查和靶向分析技术的快速发展,不同环境介质和生物样品中已陆续检出多种PFECA,浓度呈升高趋势.已有研... 详细信息

随着全氟辛酸(PFOA)的管控,工业中开始使用结构中含有醚氧键的全氟及多氟聚醚羧酸(PFECA)作为加工助剂替代PFOA.近年来,得益于非靶向筛查和靶向分析技术的快速发展,不同环境介质和生物样品中已陆续检出多种PFECA,浓度呈升高趋势.已有研究发现,六氟环氧丙烷三聚体(HFPO-TA)、六氟环氧丙烷四聚体(HFPO-TeA)等PFECA表现出较PFOA更强的生物累积和毒性效应.相较于传统全氟及多氟烷基物质(PFAS),PFECA结构更为复杂,对环境和生物体的危害机制也可能存在差异.本文围绕PFECA的结构种类、污染水平和毒性效应,从非靶向识别、环境行为、生物及人群暴露水平、毒性效应和分子机制等多个方面对近年来的相关研究进行概述,探讨当前PFECA应用中存在的问题和潜在风险,对未来的研究方向和应用前景进行展望,旨在为PFAS替代品的环境污染及风险评估提供参考,为我国开展PFAS的管控和削减行动提供支撑.

关键词： PFECA 非靶向识别环境行为人体暴露毒性效应

基于图注意力网络的事后路网修复序列优化方法

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系统科学与数学 2024年

作者：姚逸韬贾斌赵婷婷北京交通大学系统科学学院

破坏性事件发生后对修复工作的目标路段选取和序列优化是提升事后路网修复效果及系统韧性的关键。识别道路网路中对系统性能具有关键作用的路段是该问题高效求解的重要基础。然而,传统的关键路段识别方法未充分挖掘多个路段间的交互与... 详细信息

破坏性事件发生后对修复工作的目标路段选取和序列优化是提升事后路网修复效果及系统韧性的关键。识别道路网路中对系统性能具有关键作用的路段是该问题高效求解的重要基础。然而,传统的关键路段识别方法未充分挖掘多个路段间的交互与协同关系,即研究多个路段同时失效对路网整体性能影响的显著性。针对该问题,本文提出了一种基于图注意力网络的路网关键路段识别模型(TGAT)。该方法借助图注意力网络挖掘路段间的影响权重,并基于权重值计算各路段的关键度取值,从而识别出对路网性能具有关键作用的路段。随后,依据关键度取值排序确定事件后被破坏路段的修复序列。以江苏省昆山市路网为例,本文将TGAT方法与度中心性、加权介数中心性、特征向量中心性三种基线方法应用于路网修复方案优化的效果进行对比。具体来讲,分别基于路网修复效果实验和逐点修复实验对上述四种方法进行性能对比。实验结果表明TGAT方法相较于其他三种方法能更有效地识别路网中的关键路段,并且基于TGAT的修复序列优化对路网的修复性能更好。

关键词：城市道路网络修复策略韧性多路段失效机器学习图注意力网络

基于聚合物分散液晶薄膜的光场透视混合现实显示系统

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光学学报 2024年第14期44卷 92-102页

作者：陈思李晖李甜苏晨博吴云韬武汉工程大学计算机科学与工程学院湖北武汉430205 智能机器人湖北省重点实验室湖北武汉430205

为了解决视觉辐辏调节冲突(VAC)问题,本文提出了一种基于聚合物分散液晶薄膜(PDLC)的光场透视混合现实显示系统。该系统利用PDLC的电控可调透过率特性,将投影目标物体的光场信息与真实场景进行有效融合;并基于凸优化理论,提出了适配的... 详细信息

为了解决视觉辐辏调节冲突(VAC)问题,本文提出了一种基于聚合物分散液晶薄膜(PDLC)的光场透视混合现实显示系统。该系统利用PDLC的电控可调透过率特性,将投影目标物体的光场信息与真实场景进行有效融合;并基于凸优化理论,提出了适配的光场渲染算法;联合PDLC不同电压下目标物体光场信息的冗余性,以及真实场景与目标物体色彩亮度差异,生成了不同焦深下和谐化虚实场景融合的二维图像。实验结果表明,所提出的系统能呈现高质量、连续焦深和谐化虚实场景融合效果。该系统计算量小、硬件成本低、融合效果佳,可有效解决VAC问题,在透视混合现实显示领域具有极大的应用潜力。

关键词：透视混合现实显示聚合物分散液晶光场渲染虚实融合正则化约束