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软计算在污水处理过程控制中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
阐明了软计算技术在污水处理过程中应用的必要性、可行性及对行业所带来的社会效益和理论意义,着重分析了其在污水处理过程中的应用情况,简要探讨了软计算技术今后应深入研究的问题和方向,指出将软计算算法和智能控制策略结合起来有利于提高模型预测精度,提高过程控制系统动态响应能力。 相似文献
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在总结了几种比较常见的故障预测方法的基础上,介绍了基于统计学习理论的支持向量回归算法。提出将智能遗传算法用来对支持向量回归模型的参数进行优化选取,并详细介绍了模型参数的选取过程,避免了参数的盲目设置。将建立起来的模型应用于雷达智能BIT故障预测领域,并以一组智能BIT状态监测的数据对预测模型进行训练和验证,实验结果表明支持向量回归模型能有效地对雷达故障进行预测。 相似文献
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INTELLIGENTDECISIONALGORITHMFORFAULTDETECTIONANDITSAPPLICATIONWuJianjun;ZhangYulin;ChenQizhi(DepartmentofAerospaceTechnology,... 相似文献
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我们开发的“分布式智能化管理信息系统YHWG”由钢种辅助设计专家系统、转炉炉衬监测诊断专家系统和低合金钢及转炉炉衬信息管理系统等部分组成,目前已在武汉钢铁公司得到应用,取得了良好的经济效益 相似文献
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This article describes the Distributed Interaction Campaign Model (DICM), an exploratory campaign analysis tool and asset allocation decision‐aid for managing geographically distributed and swarming naval and air forces. The model is capable of fast operation, while accounting for uncertainty in an opponent's plan. It is intended for use by commanders and analysts who have limited time for model runs, or a finite budget. The model is purpose‐built for the Pentagon's Office of Net Assessment, and supports analysis of the following questions: What happens when swarms of geographically distributed naval and air forces engage each other and what are the key elements of the opponents’ force to attack? Are there changes to force structure that make a force more effective, and what impacts will disruptions in enemy command and control and wide‐area surveillance have? Which insights are to be gained by fast exploratory mathematical/computational campaign analysis to augment and replace expensive and time‐consuming simulations? An illustrative example of model use is described in a simple test scenario. © 2016 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 63: 562–576, 2016 相似文献
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空间飞行器及其推进系统由于系统本身的复杂性、工作环境的不确定性和未知性等,利用传统的现代控制理论与方法对其进行控制十分困难。文中深入分析了智能自治控制系统内涵、功能及其构成框架,解析了空间飞行器RemoteAgent智能自治控制系统的基本构成,对空间飞行器推进系统重构问题进行了应用分析,对研究和发展我国空间飞行器的智能自治控制系统有一定的借鉴作用。 相似文献
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基于无人机集群智能攻防对抗构想,建立了无人机集群智能攻防对抗仿真环境。针对传统强化学习算法中难以通过奖励信号精准控制对抗过程中无人机的速度和攻击角度等问题,提出一种规则与智能耦合约束训练的多智能体深度确定性策略梯度(rule and intelligence coupling constrained multi-agent deep deterministic policy gradient, RIC-MADDPG)算法,该算法采用规则对强化学习中无人机的动作进行约束。实验结果显示,基于RIC-MADDPG方法训练的无人机集群对抗模型能使得红方无人机集群在对抗中的胜率从53%提高至79%,表明采用“智能体训练—发现问题—编写规则—再次智能体训练—再次发现问题—再次编写规则”的方式对优化智能体对抗策略是有效的。研究结果对建立无人机集群智能攻防策略训练体系、开展规则与智能相耦合的集群战法研究具有一定参考意义。 相似文献