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本发明公开了电化学三电极分析检测技术领域的一种碳纤维微电极在对苯二酚检测中的应用，旨在解决现有技术中对苯二酚检测成本高、样品预处理复杂的技术问题，一种碳纤维微电极在对苯二酚检测中的应用，包括：构建电化学三电极体系，包括以所述碳纤维微电极为工作电极，以铂丝为辅助电极，以Ag/AgCl电极为参比电极；配制不同浓度的对苯二酚溶液；将所述三电极体系分别置于所述不同浓度的对苯二酚溶液中，绘制一定电压范围下，所述三电极体系在所述不同浓度的对苯二酚溶液中的示差脉冲伏安曲线；利用标准曲线法进行定量分析。本发明进行对苯二酚的电化学检测，具有灵敏度高、检测限低、检测成本低、检测范围广、操作简单的特点。
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本发明公开一种基于离线强化学习的无人机自主飞行控制方法，包含以下步骤：(1)人为控制无人机执行飞行任务，收集无人机在现实环境中的飞行数据，生成数据集。(2)基于数据集，根据飞行状态和动作设计奖赏函数。(3)基于离线强化学习算法，仅利用数据集训练自主飞行控制策略。(4)在现实环境中，使用自主飞行控制策略操控无人机执行飞行任务，无人机操作员实时监控，测试控制策略性能并收集飞行数据。(5)把收集的新飞行数据加入数据集。(6)迭代执行步骤(2)(3)(4)(5)，直到自主飞行控制策略能够完成飞行任务。本发明能够以很低的成本训练出泛化性好、鲁棒的自主飞行控制策略，适用于复杂多变的现实环境。
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本发明实施例公开了一种基于深度强化学习的燃料电池系统的燃料供给方法，涉及燃料电池技术领域，能够改善燃料电池的使用效率和寿命。本发明包括：获取燃料电池系统的工况数据的样本集合，根据工况数据的样本集合得到功率需求，DDPG控制器的目标为：在燃料电池系统输出功率，满足能量控制策略需求功率的同时，保持过氧比在预设范围内，工况预测模型包括：氢气流量控制阀模型、空气压缩机模型和燃料电池系统模型；将实际的工况数据输入工况预测模型，得到速度预测序列；利用速度预测序列，得到燃料电池系统的实际功率需求，并根据实际功率需求控制燃料电池系统的氢气流量阀和空气压缩机。本发明适用于氢燃料电池系统。
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本发明公开了一种基于深度强化学习的区域智能电网分区评价方法，步骤如下：(1)建立多微网系统分区评价指标体系；(2)设定多微网系统功率平衡限制；(3)建立评价指标权重智能体；(4)构建区内和区间划分效果的评价指标体系；(5)设计多微网分区综合评价指数；(6)设计考虑系统节点变化的多微网重新分区机制。本发明考虑了多项指标，区域智能电网分区评价指标体系比已有的区域智能电网分区指标更全面；本发明采用了深度强化学习方法，基于各节点历史数据确定各项指标权重，更易抵抗监测不良数据对于权重的影响，鲁棒性更强；本发明可根据网络节点状态变化，及时对分区评价指标体系进行更新调整，以保证分区评价指标的合理性和协调性。
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本发明是一种基于墨鱼骨有机质的检测底物浓度的高灵敏度传感器,它涉及传感器的设计与底物检测分析,特别涉及一种三维大孔基底材料及其制备过程。该基底材料是由软体动物墨鱼的硬组织(即墨鱼骨或乌贼骨)经多步骤加工和处理而成的有机膜材料,其微观结构是由孔径大小30ΜM～150ΜM的弯曲单向孔通道组成的类似于房架的结构。该基底材料不仅具有很大的比表面积,而且透光性好,具有优良的化学稳定性和韧性,制备该基底材料的原料来源广泛,都是可再生资源,不破坏生态环境,还能废物利用,制备步骤简单却独到。利用该基底材料的独特结构和优良特性,固定过渡金属纳米颗粒制备而成的这种分析传感器不仅制备方法简单,灵敏度高,具有普遍适用性和便捷性。
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本申请实施例涉及热仿真技术领域，公开了一种电化学储能机柜热仿真方法及系统。该方法基于电化学储能机柜的机柜参数并建立体热源模型，且将该模型与边界条件和环境参数进行耦合计算，输出仿真值，该方法不需要建立多个耦合模型，能够实现快速仿真，且该方法在获得仿真值后，与外场实际测量值进行对比验证，进一步校正电池单体模型的物性参数，从而使得仿真值更为精确。
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本发明公开了一种基于强化学习的自动化机器学习方法，包括以下步骤：使用统一的API接口，屏蔽不同的机器学习算法库之间的异构性，以Python作为编程语言，在Python语言中调用不同机器学习算法库中的算法；将自动化机器学习问题建模为强化学习问题，对候选机器学习算法进行状态空间划分，确定状态间的转移关系，并采用Q‑Learning算法完成搜索机器学习流水线的过程；对数据集进行元特征提取，搜索最相似数据集，并利用所述最相似数据集上的运行信息来加速自动化机器学习的收敛过程。本发明解决了现有的自动化机器学习系统收敛速度慢、可扩展性差以及最终预测性能达不到预期的问题。
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本专利公开了一种用于多智能体系统通信和控制的强化学习方法。本方法针对通过一定拓扑结构的通信网络发送和接收消息进行信息共享的多智能体系统，给出了一种强化学习算法，使多智能体系统能够通过训练，在每个智能体上构建通信策略和控制策略，使智能体从传感设备的高维原始输入中提取有效的低维通信信息，从而使整个多智能体系统能够实现高效的信息共享和协同控制。该方法降低了带有复杂动态和高维观测的多智能体系统通信和控制策略设计的复杂程度，同时也降低了智能体之间的通信负荷。
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本发明提出了一种基于分时间窗深度强化学习的服务质量评估系统，包括数据采集模块、模型调整模块、奖励反馈模块、并行学习模块、Q表格更新模块、周期迭代模块、预测学习模块、时间窗调整模块，本发明利用强化学习的交互性和决策能力，以及深度学习的感知能力，解决现有质量评估方法中的评估精准性低、时效性差等问题。
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本发明公开了一种基于化学反应网络的神经网络元件实现方法，包括如下步骤：(1)数值计算的实现；对于加法、减法和乘法计算，分别构造相应模型进行计算；(2)神经元的实现；利用步骤(1)中的计算模型实现神经元的相关计算。本发明构造了一个功能由化学反应网络实现的神经元，经仿真测试，该神经元在训练过程中能输出正确结果，同时相应地对输入端的权值进行正确调整。
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本发明公开了一种基于氧化物异质结的极性溶剂化学传感器，在衬底上制备ZnMgO/ZnO异质结构，通过光刻、热蒸发等半导体工艺在异质结构制作电极，形成肖特基‑欧姆接触的非对称无栅高电子迁移率晶体管(HEMT)结构的化学传感器。ZnMgO/ZnO异质界面形成二维电子气(2DEG)，吸附于器件传感区域的极性溶剂分子可以影响异质界面二维电子气(2DEG)的浓度，通过器件漏源电流的变化，从而实现对多种极性溶剂的探测。
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本发明设计了一种利用深度强化学习模型Graph Attention based Pointer Network（GAPN）为无线传感器网络中的无人车向传感器节点进行充电的路径规划方法。流程包括如下步骤：（1）收集无线传感网络中每个节点的位置坐标信息及其电量状况（2）根据收集的数据生成与其位置信息相同分布的训练数据集和测试数据集；（3）将制作好的数据集用于GAPN模型训练；（4）将收集到的节点信息输入到完成训练的GAPN模型中，通过模型的处理，输出最终的访问节点序列。本发明基于深度强化学习和图神经网络的方法提出了一种解决无人充电车路径规划的策略，提高了无线传感网络的工作效率，延长了网络的生命周期。
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本发明公开了一种基于强化学习的机器类通信设备接入蜂窝数据网络的方法，所述基站对每个机器类通信设备进行调度，在设备需要发送数据时分配上行链路资源，在设备空闲时不分配资源。该方法的具体步骤为：步骤1，基站预测即将需要传输数据的设备，构成活跃设备集合；步骤2，基站使用改进的上置信界算法在活跃设备集合中进行设备选择，并对所选择的设备分配上行链路资源；步骤3，对基站选择的每个设备进行参数更新以及奖励的分配，进入下一时隙，返回步骤1。本发明针对基站预测算法重复多次预测错误的情况进行专门的优化，旨在降低基站预测错误传递的影响。
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本发明公开了一种化学氧化土壤修复工艺及模拟试验装置，装置主要包括模拟试验柱、循环淋洗系统、多相氧化加药系统、监测取样装置。所述模拟试验柱的顶部设有顶盖，所述顶盖中间开孔，所述开孔处放入锥形漏斗，所述锥形漏斗连接波纹管，所述波纹管设置在模拟试验柱内；所述的模拟试验柱侧面设有采样孔；所述采样孔通过橡胶塞连接土壤溶液取样器。本发明公开了一种化学氧化土壤修复工艺及模拟试验装置，有效的提高模拟试验的与现场环境的一致性，确保试验参数及结论普适性和准确性。
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本发明旨在克服现有电化学储能电站火灾复杂，单一消防系统难以满足需求的不足，提供一种电化学储能电站消防系统，将清洁气体灭火装置和液体灭火剂装置，通过共用一套控制系统和消防管路，有机集成在一套消防系统中，采用总线实现对多种探测信息的收集，通过对共用管路系统的自动控制预设了针对不同火灾发生点和规模的多种火灾抑制和扑灭方法，实现了多层次的精准消防，不但大大提高了火灾扑救的反应速度、提升了降温灭火的效率，还能够大大降低储能电站火灾扑救过程造成的损失，实现消防系统的标准化，减少消防系统的工程量，节约成本，有很高的实用性。
本发明是一种基于墨鱼骨有机质的检测酶类活性的高灵敏度传感器,它涉及传感器的设计与酶类活性检测分析,特别涉及一种三维大孔基底材料及其制备过程。该基底材料是由软体动物墨鱼的硬组织(即墨鱼骨或乌贼骨)经多步骤加工和处理而成的有机膜材料,其微观结构是由孔径大小30ΜM～150ΜM的弯曲单向孔通道组成的类似于房架的结构。该基底材料不仅具有很大的比表面积,而且透光性好,具有优良的化学稳定性和韧性,制备该基底材料的原料来源广泛,都是可再生资源,不破坏生态环境,还能废物利用,制备步骤简单却独到。利用该基底材料的独特结构和优良特性,固定过渡金属纳米颗粒制备而成的这种分析传感器不仅制备方法简单,灵敏度高,具有普遍适用性和便捷性。
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本发明公开了一种结合高斯过程与强化学习的服务组合方法，包括如下步骤：1、将服务组合问题建模为一个四元组马尔可夫决策过程；2、应用基于Q‑learning的强化学习方法求解四元组马尔可夫决策过程，得到最优策略；其中通过建立Q值高斯预测模型来对Q值进行更新；3、将最优策略映射为web服务组合的工作流。该方法使用高斯过程对Q值的学习进行建模，从而使其具有更好的精确性和泛化性。
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本实用新型涉及一种等离子体增强型化学气相淀积设备薄膜均匀性改善装置。根据量测仪器获得的圆片介质厚度分布图，结合八寸设备生长六寸、八寸圆片的实际情况，通过在八寸分气盘内侧凹槽内增加挡气圆环，腔体上盖出气口零件中心开孔的方式，尽量使气体收敛于六寸圆片区域，减小圆片边缘的气体流量，从而使长膜厚度均匀性改善。本实用新型避免了因长膜均匀性不合格导致的圆片报废风险，该方法可为改善等离子体增强型化学气相淀积设备薄膜均匀性提供一种解决方案。
本发明公开了一种基于物理信息和深度强化学习的电力系统自动化操作方法及装置。该方法设定强化学习训练需要的神经网络结构、参数、状态空间、可选择的动作空间，构建一个深度Q学习智能体，通过最小化线路故障的频率和严重程度来预测自动行动。然后，直接应用电力系统物理信息作为训练已知限定，减少训练数据，加快训练时间。其次，设计用于优化的奖励函数，训练选择不同的动作以达到最大的奖励，寻找最优的自动化操作。本发明结合物理信息特征，基于DQN算法对电力系统各输电线路和变电站拓扑进行了优化控制，兼顾了经济性和有效性。本发明能在较少数据的情况下，实时地进行电力系统稳定控制。
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本发明提供了一种基于深度强化学习的航空器间隔管理决策方法，可以实现从输入到输出的端到端的直接控制。本方法将深度强化学习用于航空领域，设计了一种基于深度强化学习的航空器间隔管理决策方法。使用深度循环Q网络对终端区内的态势进行预测判断，通过设计并训练航班调速策略实现终端区内的飞行安全间隔自主保持。使用该方法对繁忙运行情况下的终端区空中航空器进行调配，实现了繁忙扇区的冲突解脱与连续无冲突运行，减轻了管制员面对复杂运行场景的间隔调配决策压力提高扇区管制运行效率与安全保障能力。
本发明公开了一种应用于蜂窝网络的基于深度强化学习的动态多信道接入方法，其技术方案要点是包括提供信道分配系统以及若干用户终端，信道分配系统与用户终端通信连接；信道分配系统内配置有遵循部分可观测马尔可夫链的动态多信道模型，动态多信道模型根据当前时隙的各信道状态通过最优策略算法计算下一时隙的最优信道分配方式，最优策略算法通过深度强化学习方法进行训练优化。该方法通过深度强化学习避免了庞大的指数级计算量，在保证用户终端通信质量的前提下，使得用户终端可以快速接入最优信道，提高频谱利用率。
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本发明涉及一种基于深度Q神经网络的主动悬架强化学习控制方法，属于汽车动态控制和人工智能技术领域。本发明中强化学习控制器主体从悬架系统中获取车身加速度、悬架动挠度等状态观测量，利用策略来决定合理的主动力施加给悬架系统，悬架系统根据主动力改变当前时刻的状态，同时产生一个奖励值来评判当前主动力的好坏。设定合理的奖励函数，结合从环境中获取的动态数据，便能确定出一种最优策略来决定主动控制力的大小，使得控制系统整体在大量训练下性能更加优越。基于深度Q神经网络的强化学习控制方法使得主动悬架系统能够动态自适应调节，从而克服传统悬架控制方法难以解决的参数不确定性和多变路面干扰等因素带来的影响，在保证车辆整体的安全性前提下，尽可能提高乘客的乘坐舒适性。
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本实用新型公开一种便于调节化学机械抛光装置，包括底盘，所述底盘底端的外侧壁上开设有环型槽，所述环型槽的内部滑动连接有固定环，本实用新型所达到的有益效果是：本实用新型通过设置复位机构、卡位机构、防护结构和增压机构，针对不同晶圆表面进行抛光需要调节底盘与抛光头之间的压力时，能够调节气囊的膨胀程度，调节压覆在底盘上的抛光头与底盘之间的压力，能够调节底盘的上表面与晶圆之间的而压力，避免在对不同晶圆进行抛光时影响对晶圆的表面的抛光效果，通过设置卡位机构、复位机构和防护机构，在需要对底盘进行检修或者更换时，进行拆卸的操作简单，更换结束后，进行安装的操作简单，便于对底盘进行检修和更换，使用方便。
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本发明公开了一种基于深度强化学习的航空发动机压缩部件特性修正方法，首先建立航空发动机部件级数学模型，计算数学模型与实际航空发动机之间的量测误差，并基于发动机非线性部件模型的压缩部件特性定义修正系数，然后采用基于价值的深度强化学习算法DQN，通过自主学习对压缩部件特性图进行修正，并计算压缩部件特性修正系数；最后对航空发动机部件级数学模型的特性曲线进行更新，实现减小输出数据的误差；本发明解决了现有部件级模型精度不高，泛化能力不强的问题，适用于发动机发生性能退化后模型的修正，对于发动机健康管理、模型自适应修正、传感器故障诊断等有积极的促进作用。
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本发明公开了一种用于闭环射流摇滚抑制控制器设计的强化学习平台，该平台包括滚转单自由度虚拟飞行系统、翼面压力感知系统、展向射流激励器控制系统，滚转单自由度虚拟飞行系统是一种带磁编码器的滚转单自由度释放机构，用以安装实验模型，并使其能够在风洞中自由滚转；翼面压力感知系统包括翼面压力孔阵列和采集芯片；展向射流激励器控制系统，包括展向射流激励器以及流量控制系统。本发明利用磁编码器、压力传感器提供高维的观测量，利用射流控制取代传统副翼增强控制效果，为飞行器摇滚控制搭建了一个基于闭环射流控制系统的强化学习平台，为强化学习在大迎角飞行控制上的应用奠定基础。
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本发明公开一种基于注意力机制和强化学习的自动特征构造方法，依次包括以下步骤：步骤1：给定分类问题的数据集DTR，包含一个数值型特征集合S，设置参数最大迭代次数maxIterations,嵌入尺寸embeddingSize的取值；步骤2：将数据集和参数传入该自动特征构造方法，运行得到分类结果。该方法包含基于自注意力机制的特征生成器和基于强化学习的特征选择器，通过迭代不断探索与利用所生成的特征，在有限步骤内以全局最优的特征生成和选择方案指导测试集的特征生成，从而自动得到最优的分类结果。
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本发明公开了管状EKG层进式电化学注浆软基加固试验方法及装置，该方法将真空预压、电化学注浆加固法结合起来，并利用EKG管的可导电、可注浆和耐腐蚀功能，对土体进行二次加固，同时，采用分开注浆方式进行注浆。本发明装置包括有机玻璃模型槽，EKG管为一新型导电塑料排水管，两组铜导线贯穿并对称地插入管壁中，可同时作为电渗电极、竖向排水通道及电化学注浆管，在阴阳极和中间位置各布置一根带孔PVC管；模型槽底板阴极上开有孔洞并用橡胶塞密封，EKG管中的铜线可用导线与外接电源连接，EKG管分别布置在模型槽沿长度方向的两侧。本发明可以准确监测土体的排水量、电势电流变化等，改善土体加固效果，提高软基承载力，加固效果更均匀。
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本发明公开了一种基于深度强化学习的智能电热水器保温档负荷控制方法，包括以下步骤：采用LSTM网络利用过去48小时电价预测未来24小时电价；采用基于DQN的深度强化学习算法，将电力消耗和用户满意度同时作为好策略的衡量标准，并根据用户自身的需求调节二者所占比重。根据所预测的电价训练电热水器保温档负荷控制智能体学习得到使得奖励值最高的策略，使其在高电价时选择较低功率，低电价时选择较高功率，在尽可能保证用户满意度的同时节省更多电力消耗，以获得一个性能优良且适用性较高的电热水器负荷控制智能体。
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本发明公开了一种机器人室内行走强化学习路径导航算法，包括以下步骤：机器人为一个运动物体，机器人前部装有直射探测器，探测器可以向正前方发射信号，运动物体通过收到的反射信号，知道正前方某个距离处有障碍物，不能继续直线前进，需要改变行进方向；运动物体决定向左或者向右转弯，并执行向左或向右动作继续前进，当遇到下一个障碍物时，重复向右或向左的转弯动作；经过强化学习，形成一个最佳的路线，后续行驶按照已经学习成功的路径进行。本发明方法合理，实用性强，主要用在室内或者没有卫星定位信号或者面积相对较小的区域，目标是实现室内导航。
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本发明公开一种基于模仿学习和强化学习算法的无人机飞行控制方法：创建无人机飞行仿真环境模拟器；定义飞行的基本动作集合；根据飞行基本动作将轨迹数据进行分类；对于每个飞行动作，利用模仿学习学出从飞行基本动作到原始动作的映射网络参数；统计每个基本动作的最小连续行动数量；构建上层的强化学习网络，并将最小连续行动数量作为飞机动作不一致性的惩罚p加入；在模拟器中，获取当前的观测信息和奖励，使用pDQN算法，选取对应飞行基本动作；将飞机自身的状态信息输入到飞行基本行动对应的模仿学习神经网络中，输出模拟器的原始行动；将得到的原始行动输入到模拟器中获取下个时刻的观测和奖励；使用pDQN算法进行训练，直到上层的策略网络收敛。
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