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使用聚类算法对连续状态空间进行自适应离散化,得到了基于K-均值聚类的强化学习方法.该方法的学习过程分为两部分:对连续状态空间进行自适应离散化的状态空间学习,使用K-均值聚类算法;寻找最优策略的策略学习,使用替代合适迹Sarsa学习算法.对连续状态的强化学习基准问题进行仿真实验,结果表明该方法能实现对连续状态空间的自适应离散化,并最终学习到最优策略.与基于CMAC 网络的强化学习方法进行比较,结果表明该方法具有节省存储空间和缩短计算时间的优点.

有源方式是光纤光栅温度补偿的重要方法之一。文章阐述了一个PC机与单片机联合工作来完成对光纤光栅反射波长可调谐的有源温控系统的设计与实现。结果表明,采用作者设计的自适应控制方法,系统能够迅速、精确、稳定地控制光纤光栅的工作波长,稳定性高,成本低。

四叉树matlab代码介绍 我们在这里提供了一个基于 Matlab 的 polytree 网格细化，用于裂纹结构的极限分析。 关键思想是开发基于所谓的多树网格结构的通用细化算法。 该方法非常适用于任意多边形元素以及传统的三角形和四边形元素，它们被视为特殊情况。 此外，polytree 网格是一致的，可以被视为四叉树网格的推广。 出于本研究的目的，我们将平面应变极限分析的主要兴趣限制在 von Mises 型材料上，但完全有可能将其扩展到范围广泛的其他固体力学问题和材料。 为了避免体积锁定，我们在原始网格上使用 Wachspress 坐标提出了一个富含气泡函数的近似速度场，并在双网格水平上仔细设计了应变率。 自适应网格细化过程由基于 L2 范数的应变率指标指导。 通过数值验证，我们表明本方法以较低的计算成本达到了高精度。 这使我们能够顺利地执行大规模极限分析问题。 这个 Matlab 代码可以扩展到广泛的工程问题。 AdaptivePolyTree 包的结构： main.m：实现 AdaptivePolyTree 解决极限分析问题的主要函数。 其他功能在子文件夹中给出。 如何运行 Ada

基于分块的压缩感知算法适用于图像信号的处理，通过平滑迭代阈值投影法可以快速重构图像，但存在低采样率下重构图像质量较差的缺点。基于全变差分的分块压缩感知算法，在一定程度上能提升重构效果，但降低了运算速度。针对以上算法的不足，提出基于多尺度的自适应采样图像分块压缩感知算法。根据小波分解后不同层对重构结果影响所占权重不同的特性，自适应分配给每一层不同的采样率，并在重构时将平滑迭代阈值投影法应用到每一层的每一个子带的分块上。实验结果表明，与传统的迭代阈值投影法相比在重构质量上提高了1~3 dB，在重构速度上与迭代阈值投影法相当并优于全变差分法。

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