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本发明提供了一种二氢辣椒素的定量检测方法,其包括利用近红外光谱仪采集样品中二氢辣椒素的光学数据,与通过化学分析方法测得的样品中二氢辣椒素含量数据之间进行关联,采用偏最小二乘法建立校正模型,将待测样品二氢辣椒素的光学数据代入该模型,得到待测样品的二氢辣椒素含量。本发明所建的二氢辣椒素定量分析模型精度好,可以准确和可靠地预测实际样品的二氢辣椒素含量,采用本发明近红外光谱方法测定的二氢辣椒素含量与化学分析方法测定的结果之间没有显著性差异,可实现对二氢辣椒素含量的非破坏性检测。
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基于强化学习的自动对星方法，包括：采集数据，构造预定组坐标系‑信号强度数据，并基于所述坐标系‑信号强度数据构建训练数据集和测试数据集；构建深度神经网络模块，配置奖励函数、可观测状态量和动作空间，以所述训练数据集作为输入数据，对深度神经网络模块进行训练预定的次数；采用测试数据集对训练好的深度神经网络模块进行测试，得到最终优化的深度神经网络模块。本方案通过自动化对星，可以大大提高对星的效率，提高工作质量。
本申请公开了一种基于深度强化学习的虚拟三维场景构建方法、装置及设备，可解决目前在生成虚拟三维场景时，存在成本高、技术复杂、难以大规模扩展的问题。包括：将与预设虚拟三维场景匹配的随机噪声输入神经网络模型，获取预设虚拟三维场景中所包含实例物体的参数预测值；以参数预测值作为迭代初值，对神经网络模型进行迭代训练，直至生成场景服从的概率分布逼近于真实场景服从的概率分布，判断神经网络模型训练完成；利用训练完成的神经网络模型确定目标虚拟三维场景下所包含目标实例物体的目标参数预测值，其中，目标虚拟三维场景为预设虚拟三维场景中的任意一种；根据目标参数预测值以及目标实例物体的预制体构建得到目标虚拟三维场景。
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本发明提供了一种微区电化学评定钢材点蚀概率的方法，属于腐蚀评定领域。根据钢材表面微区电位分布，计算点蚀发生概率的方法。本发明采用扫描开尔文探针进行测试，可排除人为因素干扰，减小点蚀评定误差。同时本发明将钢材的点蚀现象量化，得到其发生的概率数值，可定量评定钢材点蚀概率。因此，本发明与传统测试方法相比，可有效减少人为误差，而且可定量评定钢材点蚀的发生概率。评定结果对于新型钢铁品种开发、工程结构设计选材以及钢铁服役寿命评估具有重要意义。
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本发明公开了一种危险化学品安全管理评估方法，极大的提高了数据挖掘效率，减少的了工作量。该方法通过利用粗糙集对大规模数据进行约简，解决属性数目多、候选集过大的问题，并运用改进Apriori算法提高运行效率，快速获得关联规则，找到制约不同企业提高安全管理水平的主要问题，为政府部门日常执法检查内容的制定提供理论依据。
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本申请提出了一种基于光谱库优化学习的多光谱图像光谱超分方法，包括：获取高空间分辨率的多光谱遥感图像、涵盖图像观测区域地物类别的光谱库、光谱库的波段配置矩阵和拟重建高光谱遥感图像的波段配置矩阵；对光谱库的波段配置矩阵和拟重建高光谱遥感图像的波段配置矩阵进行匹配获得特定波段光谱库；对多光谱遥感图像和特定波段光谱库进行稀疏表示，并通过优化学习获得表达特定波段光谱库的光谱字典和等价稀疏系数；通过表达特定波段光谱库的光谱字典和等价稀疏系数的乘积获取光谱超分辨后的高空间分辨率的高光谱遥感图像。本申请实现了由单帧多光谱图像到高光谱图像的高精度与高稳定的光谱超分辨率重建。
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本发明提供通过微纳米臭氧气泡对地下水氯代烃污染的原位化学氧化修复方法。还提供一种用于地下水氯代烃污染的原位化学氧化修复系统，所述系统包括：臭氧制备系统、微纳米臭氧气泡水制备系统、强化剂注入系统、废气收集处理系统以及井下注入、监测和抽气系统，臭氧制备系统与微纳米臭氧气泡水制备系统之间通过管路连接，废气收集处理系统与井下抽气系统通过管路连接；微纳米臭氧气泡水制备系统和强化剂注入系统通过管路连接到井下注入系统中，原位处理受氯代烃污染的地下水。也提供了所述处理系统的使用方法。本发明用于氯代烃污染的地下水修复，大幅度提高修复效率；可移动化使用，控制器均放在集装箱中，可实现自动化。
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本发明公开了一种基于深度强化学习的可变车道及交通信号协同控制方法，包括采集交叉口状态观测值，包含车辆数据、信号灯数据、可变车道数据，并进行预处理后输入至神经网络；神经网络基于强化学习不断训练更新，直至模型收敛；基于训练好的神经网络进行最优控制，输出最优控制策略。本发明实现了可变车道和交通信号的耦合控制，并且可以根据交叉口区域的实时状态，进行实时的最优控制，不需要人工作业，可变车道的切换和交通信号的控制完全根据车流数据进行自适应调节，并且没有造成车辆二次停车，优化了信号控制交叉口的时空间资源利用效率。
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本发明提出一种基于深度强化学习的实时分布式无线网络调度方法和系统，包括：获取由多个接入点和用户节点组成的无线网络；在测试阶段的每个时隙，接入点根据部分数据流对应的发送队列信息，得到各数据流的状态，同时获取之前对无线信道的历史观测信息将数据流的状态和历史观测信息输入至决策模型，接入点执行决策模型输出结果对应的调度决策；在训练阶段，网络中存在的全局决策模型获取所有数据流的状态信息，并给出每个接入点的最优决策动作，接入点执行专家网络给出的最优决策动作，同时将部分数据流的状态，信道的历史观测信息，最优调度决策动作作为交互信息存储至各自的经验回放池中，从各自的经验回放池中抽取经验，训练更新当前决策模型。
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一种发酵类或化学合成类制药废水处理的技术评估方法,先构建制药废水处理技术评估指标体系,再确定各级指标权重,通过专家咨询确认各级指标的相对重要等级,建立两两比较判断矩阵,采用数学方法解出判断矩阵的特征向量,并通过一致性检验,确定各指标的权重,然后进行评估指标隶属函数的确定,在赋值之前将各种指标进行归一化处理,转换为[0,1]区间的数值,对定量因素隶属函数采用升半梯形表达式,得到各个指标的定量隶属函数,最后制定制药行业水污染防治最佳可行技术筛选准则,本发明实现对制药行业现有水污染防治技术进行评估,为制药行业废水达标排放提供技术保障,为国家水环境技术管理体系提供技术支撑。
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本发明涉及一种基于强化学习的电力设备碳中和处理装置，所述装置包括：网络应用部件，用于将次日之前设定数量的多天的工业园区在与某一预测时刻相同时刻排放的多个碳排放总量作为开展智能体学习过程后的前馈神经网络的输入层的输入数据，并执行所述前馈神经网络以获得次日所述工业园区在所述某一预测时刻排放的碳排量总量；策略辨识部件，与所述网络应用部件连接，用于基于接收到的次日所述工业园区在所述某一预测时刻排放的碳排放总量确定次日所述工业园区在所述某一预测时刻的碳中和策略。通过本发明，能够替换原有的电力设备碳排放总量的实地测量机制，通过形成碳排放总量的提前预测机制，从而形成可靠有效的园区碳中和实施策略。
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本发明公开了一种有机污染场地原位低温强化化学氧化修复系统及方法，系统中，加热电极分布插设于有机污染场地的土壤和地下水中，以将土壤和地下水加热至50℃～70℃；输送单元将配药单元配制完成的氧化药剂输送至有机污染场地的土壤和地下水中；智能监测控制装置包括温度监测传感器、pH监测传感器、含水率监测传感器、电导率监测传感器和氧化还原电位监测传感器，分别分布设置于有机污染场地中；抽提装置通过抽提管路将修复过程中产生的气体或水抽提至尾气及废水处理装置进行集中处理。通过本发明的技术方案，低温加热活化氧化剂促进了污染物增溶、脱附，降低了能耗，提高了氧化药剂的传质性，自动化程度高，修复效率高，无二次污染。
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本发明提供了一种辣椒素的定量检测方法,其包括利用近红外光谱仪采集样品中辣椒素的光学数据,与通过化学分析方法测得的样品中辣椒素含量数据之间进行关联,采用偏最小二乘法建立校正模型,将待测样品辣椒素的光学数据代入该模型,得到待测样品的辣椒素含量。本发明所建的辣椒素定量分析模型精度好,可以准确和可靠地预测实际样品的辣椒素含量,采用本发明近红外光谱方法测定的辣椒素含量与化学分析方法测定的结果之间没有显著性差异,可实现对辣椒素含量的非破坏性检测。
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本发明提出了一种基于拟合强化学习的空战行为建模方法，解决了虚拟空战仿真中战术动作的智能决策问题。本方法包含：对飞机作战过程的轨迹进行采样；在状态空间中对效用函数进行拟合，通过贝尔曼迭代和最小二乘法拟合对效用函数进行近似计算；作战决策，通过前瞻测试，在预测过程中采用所拟合的效用函数进行动作决策，根据预测的执行结果确定最终执行的动作。本发明方法可有效提高效用函数的拟合效率以及获取效率，相对传统方法，本发明方法能更快地获取最优行动策略。
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一种基于超浸润微芯片的快速检测水质中重金属的方法，属于材料制备和化学检测分析领域。该方法首先将疏水二氧化硅颗粒和一种氟硅烷在乙醇溶液中反应制得超疏水的二氧化硅悬浮液；随后将悬浮液涂覆在双面胶一面得到超疏水表面；最后在指定区域等离子体刻蚀得到超亲水微孔得到超浸润芯片，利用胶带的粘性可将超浸润芯片粘贴到特定基底器材上。这种超浸润芯片可以将显色试剂浓缩、富集在超亲水微孔上，制备上好的超浸润芯片通过简单蘸取操作即可把被检测液固定在超亲水位点上，利用亲水点上固定的检测试剂实现比色法检测。本发明方法既解决了传统仪器分析方法的高成本问题，又解决了化学分析法操作繁琐问题，适用于水溶液的快速现场检测。
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本发明属于铀资源勘查领域，具体涉及一种用于砂岩型铀矿勘查的地电化学方法及装置。本发明装置包括聚氨酯泡塑，聚氨酯泡塑用于信息提取，还包括碳纤维棒、导线和小环，通过在聚氨酯泡塑表面开设切口，碳纤维棒插在聚氨酯泡塑内部，碳纤维棒通过小环连接导线，导线与外部电源相连。本发明方法步骤包括布置测点、安装测量装置与回收测量装置。本发明能够准确识别深部隐伏砂岩型铀矿化信息。
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本发明涉及无人库区物流调度技术领域，特别是指一种基于强化学习算法的无人天车路径规划方法及装置。方法包括：通过待规划场景中的障碍点集合与多个任务案例中的障碍点集合，确定待规划场景对应的初始Q表；基于Bellman方程、ε‑greedy贪婪选择策略进行路径预测，并对初始Q表进行更新，生成路径预测对应的Q表；在生成的多个路径预测对应的Q表中，选择满足筛选条件的Q表作为待规划场景对应的规划Q表，将规划Q表对应的路径规划作为待规划场景的路径规划。采用本发明，可以减少迭代次数，提高路径规划的效率。
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本实用新型提供了一种电化学腐蚀试验装置，包括：座体；盖体，设置于座体上，盖体与座体之间形成缝隙，缝隙的一端被密封，缝隙的另一端与外部连通以通入水溶液；试件，设置于座体上，试件的上表面能够与水溶液接触，试件为沿缝隙的延伸方向上间隔布置的多个，多个试件之间相互连接；辅助电极，与水溶液接触，辅助电极为与试件一一对应设置的多个；参比电极，与水溶液接触，参比电极为与试件一一对应设置的多个，试件、辅助电极以及参比电极与电化学工作站电连接。应用本实用新型的技术方案能够有效地解决现有技术中缺乏关于破损点以及远离破损点不同位置管道表面的动力学特性测试研究装置的问题。
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一种增碳剂中氮含量的检测方法，属于化学分析技术领域。称取一定量试样，包入锡箔埚，加入燃烧炉，在高纯氧气流中充分燃烧，燃烧产物通过一个次级炉，使其进一步氧化，过滤微尘，滤除杂质气体，全部收集混匀后，进入热导检测池，检测出氮的百分含量。优点在于，解决了传统化学方法，步骤多，耗时长，分析数据允许差大，仪器文献方法测定范围窄，污损仪器设备严重等问题。优化了工作参数。检测范围为含氮量在0.10－5％之间。测定结果有良好的稳定性、重现性和准确性。具有检测范围宽，操作简单，数据准确，速度快的特点，能满足增碳剂样品氮含量的检测要求，目前已应用于本企业的生产实践，值得推广。
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本发明提供了一种连锁逻辑控制系统，其设置在主控制装置上，通过连锁逻辑控制系统控制安全试验舱中的各装置的运转和控制，从而实现整个火灾爆炸安全试验过程。具有该连锁逻辑控制系统的化学品火灾爆炸安全试验舱系统，其消除大尺度化学品危险性评估试验过程中产生的失控反应、燃烧爆炸、分解爆炸等方面的危害，同时收集试验过程产生的废液、废气、废渣进行集中处理，在提高火灾爆炸危险性测试过程本质安全性的同时，还起到了降低环境污染的作用。
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本发明涉及采用化学置换沉积技术显现金属表面潜指纹的方法，属于指纹鉴别技术领域。本方法以硫酸铜溶液为置换试剂，利用金属氧化还原活性的差异，显现多种金属（锌、镁和普通碳钢）客体上的潜指纹。具体包括：以硫酸铜、超纯水为原料配制硫酸铜溶液，所需浓度的大小主要取决于金属基底材料的性质；将潜指纹样品浸于硫酸铜溶液，或滴加该溶液到检材表面，经过一段时间的反应；将样品取出后用氮气吹干，用肉眼即可直接观察到清晰的指纹，用数码相机拍照采集显现好的指纹图像。该显现方法不需要昂贵的仪器设备或荧光试剂，操作简单、显现快速、健康环保、成本低廉，其灵敏度、准确性和重复性都比较理想，在指纹鉴别领域具有很好的应用前景。
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本发明公开了一种基于深度强化学习的作战策略优化方法及系统，该方法包括：构建高超声速滑翔弹模型，确定导弹的当前状态；构建神经网络模型，神经网络模型的输入为突防环境，输出为动作集；根据突防环境，基于神经网络模型，得到预测动作集；根据当前状态以及预测动作集，计算导弹的下一步状态并更新高超声速滑翔弹模型；采用Minimax算法计算敌方状态；根据下一步状态以及敌方状态计算奖惩函数；根据奖惩函数优化神经网络模型；基于优化后的神经网络模型得到最优作战策略。本发明具有短距离精确操作和长期规划预测的能力，推演效果符合预期，同时其具有较强的实时决策能力，可以很大程度的提高突防成功的概率，可作为滑翔弹突防的决策依据。
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本发明公开了一种加热腔室及等离子体增强化学气相沉积装置,包括装载基片的载板,载板的下部固定有温度变形器件,载板的下方侧面对应于温度变形器件的位置设有测量光栅。温度变形器件能随载板的温度变化产生不同的变形,温度变形器件形变通过光栅的光量改变而捕捉,进而测量载板的温度。可以提高测温精度;对于温度过高的情况,可以测热电偶无法承受的区域温度。可以用于PECVD系统或其它需要在腔室内采用上下两层红外加热的系统,测量误差较小。
给水管网水质化学稳定性研究用的管段模拟反应器和方法，属于饮用水处理技术领域。其特征在于：以搅拌产生的横向环流来模拟实际管道中的纵向水流条件，研究水与管段内壁管垢长时间接触产生的水质变化。截取具有一定使用年限的腐蚀管段，与有机玻璃盖板连接成“管段模拟反应器”。反应器上设备有探头插口，可外接pH、溶解氧和余氯等在线监测系统和药剂自动投加设备，将试验水质参数稳定运行在一定范围。开启微电机带动搅拌桨对反应器内水体进行搅拌，试验水体与腐蚀管垢经过一段时间接触后，水中的化学离子组分与管垢发生反应，从而导致管垢金属离子释放。根据研究得到的相关技术参数，能很好地使用户出水水质达到国家标准饮用水的目标要求。
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一种航天器深度强化学习莱维飞行控制系统，包括：自主规划模块，根据航天器的状态信息获取特征，利用该特征进行预测，并获得莱维飞行参数；莱维飞行模块，利用莱维飞行参数，确定下一时刻的飞行轨迹；航天器姿轨控模块，用于控制飞行器跟踪下一时刻的飞行轨迹。本发明在莱维飞行的基础上，采用深度强化学习以综合考虑各种因素，选择最佳的飞行轨迹，以保证在最优的飞行性能。
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本发明公布了基于目标分层双感知域的强化学习的无人车路径规划方法，充分考虑无人车的动力学约束；通过设定子目标层级缩小地图区域的维度；通过目标分层方法使得子目标层处在安全区的中间部位；通过设置双感知域包括障碍物感知域和目标发现域减少观测输入，将障碍物感知和目标发现分开解耦；实现基于目标分层双感知域的深度强化学习的无人车路径规划。本发明方法对不同维度的地图都能够适应使用，且在训练中避免了维数灾难，计算效率高，适用性强，能够满足实时路径规划的实际需求。
本发明公开了一种基于深度强化学习的无参考超高清视频质量客观评价方法，被测超高清视频经过抽帧和下采样处理后，得到低分辨率的帧图像序列。将该帧图像序列逐帧送入基于深度学习的空域失真特征提取网络，得到与每一帧对应的空域失真特征。将上述特征逐帧送入基于深度强化学习的超高清视频质量评价网络，该网络根据输入的每帧空域失真特征对视频质量分数进行动态调整。当图像帧序列的最后一帧输入模型后，可得到整个视频的质量评价分数。本发明利用深度学习网络全面感知并提取超高清视频的空域失真特征，对超高清视频的失真信息进行全局融合并模拟人类视觉感知过程对视频质量进行评分。本发明性能优于传统的无参考视频质量客观评价方法。
本发明涉及一种基于DQN深度强化学习算法的单一水库智能防洪调度方法，包括：构建基于人工智能的水库调度“无监督深度学习”模型、以水库发电调度为基础建立DRL的奖励反馈，以及基于水库实测入库径流过程建立针对某水库的调度人工智能专家。与动态规划求解的最优发电调度过程进行对比，本发明所述基于DQN深度强化学习算法的单一水库智能防洪调度方法的发电调度结果，明显优于传统的基于决策树的水库发电调度结果，说明本发明所述水库调度“无监督深度学习”模型具有很强大的学习能力和决策能力，在水库调度决策中具有很强的适应能力。
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本发明提供一种化学机械抛光研磨液动压分布和研磨去除率的确定方法，给定待研磨晶圆与研磨垫之间研磨液的厚度，根据研磨液的性质、研磨垫的角速度和液膜厚度确定研磨液的动压分布以及晶圆受到研磨液的作用力；根据研磨液和研磨垫的性质确定研磨时晶圆受到研磨垫和研磨粒子的作用力；结合晶圆受到的外力，判断晶圆所受作用力和力矩是否平衡，如果否，修正液膜厚度，重新确定晶圆受到的作用力和研磨液的动压分布；如果是，确定晶圆的研磨去除率。本发明能够预测晶圆经过化学机械研磨后的表面形貌，为CMP工艺建模提供指导；同时，能够反应研磨表面的变化特征，为集成电路版图的可制造性设计提出修改意见，从而提高产品良率。
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本发明公开了一种在车联网中基于深度强化学习的协同边缘缓存方法，包括以下步骤：步骤1、根据移动车辆、RSU和基站的结构，建立系统缓存模型。步骤2：系统吞吐量计算模型：步骤3：基于深度强化学习的问题求解算法：本发明利用真实的仿真环境，从而保证仿真结果的性能能够对真实场景中的性能进行估计和近似。根据历史内容请求记录预测内容流行度，以最大限度地提高车辆从边缘设备RSU获得的数据吞吐量；本发明使边缘设备的缓存资源得以充分利用，从而减轻基站负担。
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