基于最大熵强化学习的自主船舶航迹跟踪研究

为解决自主船舶在航迹跟踪过程中使用最大熵强化学习作为控制器出现的收敛速度慢和训练时间长等问题,提出一种基于改进最大熵强化学习的航迹跟踪算法,引入了优先经验回放(PER)技术,并结合视线制导算法(LOS),构建PER-SAC的深度强化学习控制器,设计了相应的状态、动作空间和奖励函数。仿真结果表明,设计的PER-SAC控制器能快速收敛,收敛稳定后的控制器相较于原始SAC控制器控制性能更稳定,且控制精度更高,为自主船舶的航迹跟踪控制提供了一定参考价值。     

基于深度学习的船用大功率放大器特性数学建模

设计基于深度学习的船用大功率放大器特性数学建模方法,合理分析船用大功率放大器特性及特性影响因素间的相关性,为船用大功率放大器实际应用与改进提供可靠依据。通过模拟实验采集船用大功率放大器特性影响因素数据,并对其实施有效的归一化处理,将归一化后的船用大功率放大器特性影响因素数据、放大器输出功率当作深度学习算法的有效输入以及输出,利用深度学习算法合理实施训练,合理构造、拟合船用大功率放大器特性关于影响因素的数学模型,并实施合理验证。实验结果表明：该方法构建的船用大功率放大器特性数学模型,可有效分析负载电阻、环境温度等影响因素与船用大功率放大器间的相关性,助力设计出更适合应用于水上领域的船用大功率放大器。     

基于强化学习的船舶网络数据传输拥塞控制方法

针对船舶网络数据量大、缓冲队列过长导致的拥塞问题,提出一种强化学习的船舶网络数据传输拥塞控制方法。针对链路拥塞节点的时延和数据流分散特点,建立拥塞问题模型,运用非线性微分法,计算拥塞前后可控和非可控数据流在预设节点处队列长度和数据传输滞留的变化,设定参考阈值,当滞留数值和队列长度超过该值时表明源端发送窗口与接收窗口间链路存在拥塞,按照数据传输平均往返时间确定具体出现拥塞的节点位置。利用强化学习算法,求得经过和未经过拥塞点的数据队列长度变化,根据数据的反馈回报,计算拥塞概率较高链路与正常链路间的窗口差值;根据数据队列长度、流量以及速率值,调节窗口大小补偿值,完成拥塞控制。实验结果表明,实施控制后船舶网络吞吐量增大,节点受限次数下降,控制效果较好。     

深度学习的SAR图像海洋涡旋自动检测及其特征提取

本文针对SAR卫星遥感图像海洋涡旋自动检测问题,提出一种基于YOLOX高性能目标检测的海洋涡旋检测模型YOLOX-EDDY,该模型能够精准检测到亚中尺度海洋涡旋。根据SAR图像海洋涡旋的螺旋线形态,本文提出了涡旋中心位置、涡旋尺度和涡旋边缘位置等特征参数自动提取方法,实现了从海洋涡旋自动检测到涡旋特征信息提取的自动化处理。利用国家卫星海洋应用中心和中国资源卫星应用中心提供的高分三号卫星海洋涡旋SAR图像,构建SAR图像涡旋样本库,进行涡旋自动检测模型训练与验证、涡旋特征参数提取实验。实验表明,本文提出方法具有较强的泛化能力,能够实现海洋涡旋精准检测和涡旋特征参数提取。     

基于SVM-BP集成学习的舰船蒸汽动力系统故障诊断

传统故障诊断算法用于舰船蒸汽动力系统非均衡类样本问题存在准确率低且误分类的情况,本文提出一种基于支持向量机-BP神经网络集成学习的故障诊断模型。使用主层次分析法降低原始数据集的特征维度以改善数据量之间的冗余问题,然后设计3个并行的支持向量机分类器进行故障诊断,将分类器的结果数据融合作为BP神经网络的输入,进行二次诊断,得到最终的结果。用仿真平台采集的样本数据进行验证并重复运行30次获取结果,最终模型平均召回率为84%、平均准确率为95.04%。对比传统诊断算法及常用集成算法,该方法的准确率以及少数类样本的召回率明显高于其他诊断方法。     

基于深度学习的短期交通流预测方法综述

针对基于深度学习的短期交通流预测问题,揭示了时空相关性建模本质,分析了建模过程中涉及的多尺度时空特性、异质性、动态性、非线性等特点,明确了基于深度学习进行短期交通流预测的核心挑战,阐述了短期交通流预测涉及的外部信息整合、多步预测与单步预测以及单体预测与集成预测等相关问题;按照网格化和拓扑化2种交通流数据组织方式,分别综述了当前最新的基于深度学习的短期交通流预测研究方向。研究结果表明：针对网格化交通流数据,当前研究主要包含了基于2D图像卷积神经网络、基于2D图像卷积神经网络与循环神经网络相结合、基于3D图像卷积神经网络3种预测建模方法;针对拓扑化交通流数据,当前研究主要包含了基于1D因果图像卷积与卷积图神经网络相结合、基于循环神经网络与卷积图神经网络相结合、基于自注意力与卷积图神经网络相结合、基于卷积图神经网络的时空同步学习4种预测建模方法;总体上,基于深度学习方法进行短期交通流预测相较于采用时间序列和经典机器学习方法获得了预测准确性上的极大提升;未来,针对物理理论、知识图谱与深度学习相结合,构建多时空数据挖掘大模型以及轻量化、可解释性、模型结构自动化搜索等维度的相关探索将成为重要研究方...     

PWM整流器硬件在环实时仿真系统研究

船舶电力电子装置采用PWM整流器作有源前端,可以大幅改善其谐波特性,提高功率因数.文中建立了基于RT-LAB平台的PWM整流器硬件在环实时仿真系统,并对主电路及其基于TI TMS320F2812 DSP的控制器进行了测试.利用该系统进行电力电子装置主电路及其控制系统开发,能够快速获得可信的实验结果,可显著提高开发效率.     

营造风清气正的干事创业环境——《“一报告两评议”办法》学习体会

中央组织部印发的《地方党委常委会向全委会报告干部选拔任用工作并接受民主评议办法（试行）》（以下简称《“一报告两评议”办法》）,明确规定“地方党委常委会每年向全委会报告工作时,要专题报告年度干部选拔任用工作情况,并在一定范围内接受对本级党委干部选拔任用工作和新选拔任用领导干部的民主评议”。这是加强干部选拔任用工作民主监督的一项创新性举措,是深入贯彻落实党的十七大和十七届四中全会精神的具体体现,为防止选人用人上的不正之风提供了有力武器。     

电力机车分布式校线系统及其应用研究

针对电力机车校线周期长、手动测试难以满足复杂回路测试要求等问题,文章介绍了一套电力机车分布式校线系统,基于该校线系统设计原理提出了自学习线缆测试法及连接器库建立方法。该系统的应用提高了电力机车校线的效率和准确性,同时增加了试验的可追溯性。     

园林造景艺术学习方法的反思

中西园林造景艺术学习方法是具有差异性的,对造景艺术学习方法的研究工作非常重要,也非常必要。以“师法自然”为原则的中国园林自然观的理念必将得到弘扬。