作为人工智能领域的热门研究问题，深度强化学习自提出以来，就受到人们越来越多的关注。目前，深度强化学 习能够解决很多以前难以解决的问题，比如直接从原始像素中学习如何玩视频游戏和针对机器人问题学习控制策略，深度强 化学习通过不断优化控制策略，建立一个对视觉世界有更高层次理解的自治系统。其中，基于值函数和策略梯度的深度强化 学习是核心的基础方法和研究重点。本文对这两类深度强化学习方法进行了系统的阐述和总结，包括用到的求解算法和网络 结构。首先，概述了基于值函数的深度强化学习方法，包括开山鼻祖深度Q 网络和基于深度Q 网络的各种改进方法。然后 介绍了策略梯度的概念和常见算法，并概述了深度确定性策略梯度 深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)是人工智能领域中的一个重要分支，它结合了深度学习的表征能力与强化学习的决策制定机制。本文由刘建伟、高峰和罗雄麟共同撰写，深入探讨了基于值函数和策略梯度的DRL方法。 一、基于值函数的深度强化学习 值函数在强化学习中用于评估状态的价值或策略的期望回报。深度Q网络(Deep Q-Network, DQN)是这一领域的里程碑式工作，它解决了传统Q学习的两个关键问题：经验回放缓存(experience replay)和固定目标网络(fixed target network)。DQN通过神经网络学习状态动作值函数Q(s, a)，并使用贝尔曼最优方程进行更新。随后出现了许多DQN的变体，如Double DQN、 Dueling DQN等，旨在减少过估计，提高学习稳定性。 二、策略梯度方法 策略梯度是另一种强化学习策略，它直接优化策略参数，以最大化期望回报。这种方法的优点是可以处理连续动作空间。文章介绍了策略梯度的基本概念，并讨论了如REINFORCE算法。此外，还提到了深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)算法，它适用于连续动作空间的问题，通过引入actor-critic结构和经验回放缓存来稳定学习过程。 三、其他深度强化学习方法 除了DQN和DDPG，文章还提及了信赖域策略优化(TRUST Region Policy Optimization, TRPO)和异步优势演员评论家(Accelerated Advantage Actor-Critic, A3C)等策略梯度的变种。TRPO通过约束策略更新的幅度，保证了策略的稳定性，而A3C则利用多线程异步更新，提高了学习速度。 四、前沿进展：AlphaGo与AlphaZero AlphaGo是谷歌DeepMind团队开发的围棋AI，它通过深度学习和蒙特卡洛树搜索结合，击败了世界冠军。AlphaZero是AlphaGo的升级版，不再依赖人类知识，仅通过自我对弈就能掌握多种棋类游戏的顶尖水平。AlphaZero的成功表明，基于深度强化学习的方法可以实现通用的游戏策略学习。 五、未来展望 随着技术的发展，深度强化学习的应用将更加广泛，如机器人控制、自动驾驶、资源调度等领域。未来的研究方向可能包括更高效的算法设计、更好的泛化能力、以及处理高维度和连续状态/动作空间的能力。同时，解决现实世界中的延迟问题、探索环境不确定性以及提高学习效率也是重要的研究课题。 总结，深度强化学习通过值函数和策略梯度方法，实现了从原始输入数据中自动学习高级行为的突破。这些方法的不断发展和完善，不仅推动了人工智能的进步，也为实际问题的解决提供了强大的工具。

SLR(1)文法分析器 基于Python3的SLR(1)文法分析器。目前的功能： 分析文法各非终结符号的FOLLOW(A)集合 分析文法所有的有效项目集族 计算文法的SLR(1)分析矩阵 简单的输入串分割（词法分析）功能 判断输入串是否为文法的合法语句 生成四元式 依赖库 Pandas 使用方法 python main.py 进阶的使用方法：修改grammar.txt文件中的文法规则以自定义文法。但是如此一来四元式将无法正常生成。 文件说明 grammar.py/class Grammar 表示文法的类，使用init_grammar函数的返回值进行初始化，在初始化时对文法的FIRST和FOLLOW集进行分析。 project.py/class Project 表示'项目'的类。含有文法的一条产生式，以及表示圆点位置的整形变量。 project.py/class ProjectSet 表示项

本文研究的主要内容是在存在缺失观测值和含有异常值的系统输出数据情况下，如何识别具有未知调度变量的线性参数变化（Linear Parameter Varying, LPV）系统。在实际的控制系统中，由于环境干扰、传感器故障或其他因素的影响，经常会遇到观测数据缺失和数据污染的情况，这会严重影响模型的准确性和控制系统的性能。因此，为了解决这一问题，文章提出了一种鲁棒的全局方法。 文章首先指出，在过去的几年里，非线性过程识别领域受到了广泛关注，因为它在实际工业过程建模中扮演着关键角色。简单而准确的数学模型对于基于模型的控制器设计非常重要。在文献中，为了得到复杂非线性过程的高阶和复杂结构方程，通常会使用传统的建模方法，如基于第一原理的建模方法、黑箱建模方法等。然而，这些方法存在缺点和困难，特别是对于复杂系统，模型的建立往往非常复杂。 针对上述问题，文章提出了一种参数插值的LPV自回归外生（Autoregressive Exogenous, ARX）模型，该模型考虑了具有未知调度变量的情况。调度变量的动态被描述为非线性状态空间模型。在该方法中，不仅考虑了缺失观测值下的异常值处理，同时也考虑了未知调度变量的估计问题。为了处理异常值，基于学生t分布建立了一个鲁棒的LPV模型。此外，为了从不完整的数据集中估计出真实的调度变量，文章采用了粒子滤波（particle smoother）方法。 文章的算法最终是在期望最大化（Expectation-Maximization，EM）算法框架下推导出来的。同时，文章也推导出了用于估计LPV ARX模型和调度变量动态模型未知参数的公式。为了展示所提出方法的有效性，文中使用了一个数值示例和一个化学过程实例。 文章还介绍了一些背景知识，比如LPV系统建模的重要性和实际应用价值。在控制系统领域，能够有效地识别并建模LPV系统，对于设计鲁棒的控制系统以及预测系统性能具有重大意义。LPV系统模型在描述和处理系统参数随时间变化时具有天然的优势，因此在航空、汽车以及其他动态变化显著的领域应用广泛。特别是在系统参数随外部调度变量变化的情况下，如温度、压力等因素变化引起的参数变化，LPV模型能够更加准确地描述这些变化。 由于观测数据的缺失和异常值是实际应用中常见且棘手的问题，因此本研究提出的方法对于提高模型的鲁棒性和准确性具有重要意义。鲁棒的全局方法不仅需要在数学上具有坚实的基础，也需要在实际应用中具有足够的灵活性和效率，这需要研究者在理论和实践两个方面均进行深入的研究和开发。 总结来说，这篇文章针对在观测数据不完整和系统输出数据存在异常值的情况下如何识别LPV系统提出了新的方法，并通过理论推导和实例验证了该方法的有效性。该研究不仅在理论上具有一定的深度，同时对于实际工业过程控制和模型预测控制领域也有着重要的应用价值。

基于51的数码管大气压强检测系统 项目简介: 实时显示大气压力值，当超过设定阈值后，有声光报警提示。 探测范围:15-115kpa,误差0.3。 项目器件: 数码管、STC89C51 52、ADC0832数模转芯片 项目算法：气压与电压的线性转关系，注释有。 发挥清单：代码+仿真图 基于51单片机的数码管大气压强检测系统是一个电子项目，主要功能是实时监测大气压力，并在压力超出预设阈值时通过声光报警来提醒用户。这个系统采用的探测范围为15至115kpa，允许的误差为±0.3kpa，确保了测量结果的准确性。系统的主要组成部分包括数码管显示器、STC89C51或STC89C52单片机以及ADC0832模数转换芯片。 STC89C51/52单片机属于8051系列的微控制器，常用于各类电子项目中，因为它具有成本低廉、性能稳定的特点。而ADC0832是一款具有串行输出的模数转换器，能够将模拟信号转换为数字信号，以便于单片机进行处理。这些硬件设备共同协作，实现了对大气压力的检测和显示。 该项目的软件部分包含了完整的代码和仿真图，这些代码详细说明了如何将气压值转换为电压信号，并通过线性转换关系计算出实际的大气压力值。代码中应该有对应的注释，方便用户理解程序的运行逻辑和算法。而仿真图则能够提供直观的视觉效果，帮助开发人员在实际搭建电路前进行验证。 技术文档的内容涵盖了项目的整体介绍、具体实现、技术细节分析等。从文件列表中可以看到，文档的格式包括Word文档和HTML网页，这表明项目的资料可能以多种方式呈现，以满足不同的阅读习惯或使用场景。另外，还有一些文本文件，如引言和介绍，提供了系统的背景信息和设计理念。 这个基于51单片机的数码管大气压强检测系统是一个集成了硬件设计与软件编程的完整项目，能够有效地进行大气压力的实时监测，并通过声光报警系统来提高用户的警觉性。该系统在环境监测、气象站、户外运动等多个领域都有潜在的应用价值。

基于51的液晶大气压强检测系统 项目简介: 1602开机显示使用界面，工作后实时显示大气压力值，当超过设定阈值后，有声光报警提示。 探测范围:15-115kpa,误差0.3。 项目器件: 1602、STC89C51 52、5v蜂鸣器、ADC0832数模转芯片 发清单：代码+仿真图 在当今科技迅猛发展的背景下，智能检测设备已成为许多领域不可或缺的工具。基于51单片机的液晶大气压强检测系统，是利用现代电子技术和计算机技术对大气压强进行实时监测的一种智能化设备。该系统以STC89C52单片机为核心，通过集成的1602液晶显示屏为用户界面，能够实现大气压力值的实时显示，并在压力值超过预设阈值时通过声光报警的方式提醒用户。 该系统的探测范围为15-115kpa，精度误差为0.3kpa，能够满足大多数情况下对大气压强监测的需求。系统中的核心部件包括STC89C51单片机，负责整个系统的控制逻辑和数据处理；1602液晶显示屏用于显示系统的工作界面及实时的环境参数；5v蜂鸣器用于发出声音报警信号；ADC0832数模转换芯片则负责将传感器采集到的模拟信号转换为数字信号，以便单片机处理。 系统的开发涉及到硬件设计和软件编程两个主要方面。硬件设计包括电路图的绘制、电路板的焊接与布局，以及各电子元件的选型与采购。软件编程则涉及到编写用于控制单片机运行的程序代码，并通过仿真软件进行调试，以确保程序能够在实际硬件上稳定运行。此外，项目还可能包括系统调试、测试和优化等步骤，以达到更好的性能和用户体验。 在技术实现方面，该系统采用了模块化的设计理念，各个部分功能独立但又能协同工作。例如，探测模块负责采集大气压强数据，处理模块负责分析数据并作出决策，显示模块负责将结果以直观的形式呈现给用户。这样的设计使得系统的可扩展性较强，未来可以方便地升级和增加新功能。 在技术文章中，通常会详细阐述系统的工作原理、设计思路、关键技术和实际应用效果等。例如，技术文章会介绍如何利用STC89C52单片机的I/O端口读取传感器数据，以及如何通过编程实现对1602液晶显示屏的控制和数据动态显示。同时，也会对系统的误差来源、影响因素进行分析，并提出相应的解决方案。在技术分析文章中，作者可能会探讨在不同环境条件下系统的稳定性和可靠性，并对可能出现的故障进行诊断和解决。 基于51单片机的液晶大气压强检测系统是一个集成了现代电子技术和计算机技术的智能监测设备。它的研发对于推动相关技术的发展和应用具有重要的意义，同时也为用户提供了实时监测大气压强、提高工作和生活安全的有效工具。

基于Simulink的四驱电动汽车制动能量回收模型设计，融合逻辑门限值控制算法与最优制动能量回收策略,基于Simulink的四驱电动汽车再生制动与能量回收模型，含轮毂电机充电及电池发电系统，采用逻辑门限值控制算法，实现最优制动能量回收策略，针对前后双电机车型定制开发。,制动能量回收Simulink模型 四驱制动能量回收simulink模型 四驱电动汽车simulink再生制动模型 MATLAB再生制动模型 制动能量回收模型 电动车电液复合制动模型 原创 原创 原创 刹车回能模型 电机再生制动模型 目标车型：前后双电机电动汽车 轮毂电机电动汽车 模型包括：轮毂电机充电模型 电池发电模型 控制策略模型 前后制动力分配模型 电液制动力分配模型 输入模型（注：控制策略模型，因此整车参数以及仿真工况等均通过AVL_Cruise中进行导入） 控制策略：最优制动能量回收策略 控制算法：逻辑门限值控制算法 通过逻辑门限值控制算法，依次分配： 前轮制动力 后轮制动力 电机制动力 液压制动力 通过控制策略与传统控制策略对比可知，最优制动能量回收策略具有一定的优越性。 单模型：可运行出仿真图，业内人士首选

内容概要：本文详细介绍了六自由度机械臂轨迹规划的三种插值方法及其MATLAB实现。首先解释了三次多项式的简单直接特性，适用于两点间的直线运动；接着深入探讨了五次多项式对中间点的精细处理，确保加速度连续；最后讨论了七次多项式对加加速度的控制，以及B样条曲线的局部支撑性特点。每种方法都附有详细的源码注释，便于理解和修改。此外，还包括了一个绘制圆弧轨迹的例子，展示了如何在笛卡尔空间进行规划并解决可能遇到的问题。 适合人群：对机械臂轨迹规划感兴趣的科研人员、工程师及高校学生。 使用场景及目标：① 学习和掌握多种插值方法的应用；② 实现六自由度机械臂的精准轨迹规划；③ 修改和优化现有代码以适应特定应用场景。 其他说明：文中提供了大量实用的代码片段和注意事项，帮助读者避免常见错误，如正确设置时间参数、调整DH参数等。同时强调了不同插值方法的选择依据，为实际项目提供指导。

MATLAB Simulink主动均衡电路模型：汽车级锂电池动力模组模糊控制策略学习版（基于Buck-boost电路与SOC差值、均值及双值比较）,MATLAB-simulink主动均衡电路模型 模糊控制 #汽车级锂电池 动力锂电池模组（16节电芯） 主动均衡电路：Buck-boost电路 均衡对象：SOC 控制策略：差值比较 均值比较 双值比较 模糊控制 可调整充电电流 与放电电流 且仅供参考学习 版本2020b ,MATLAB; Simulink; 主动均衡电路模型; 模糊控制; 汽车级锂电池; 动力锂电池模组; Buck-boost电路; 均衡对象SOC; 控制策略; 充电电流; 放电电流; 版本2020b,基于MATLAB Simulink的汽车级锂电池主动均衡电路模型研究：模糊控制策略与实践（2020b版）

POA-VMD+降噪（鹈鹕优化VMD结合余弦相似度和小波阈值进行降噪） 1.分解部分 （POA-VMD）采用鹈鹕优化变分模态分解 寻优对象：k α 包含10种适应度函数 可出适应度曲线图 分解图 频谱图 三维分解图和α、K位置随迭代变化图 适应度函数包括： 1.综合评价指标2.包络熵3.包络谱峭度值4.幅值谱熵5.模糊熵 6.皮尔逊系数7.峭度值8.样本熵9.排列熵10.信息熵 2.分量筛选 采用余弦相似度评判分解分量与原序列间的余弦相似度，设定阈值，将含躁分量提取出， 3.降噪 通过阈值小波进行降噪， 降噪方法包含（可根据降噪效果选取最合适的方法。 ） %软小波阈值降噪 %硬小波阈值降噪 %改进小波阈值降噪（阈值函数曲线见链接图片） 以西储大学数据为例效果如图 matlab代码，含有部分注释； 数据为excel数据，使用时替数据集即可； ， ,中心电感振动数据为基础进行噪音治理的POA-VMD变分模态分解降噪法,POA-VMD降噪技术,POA-VMD; 鹈鹕优化VMD; 降噪; 余弦相似度; 小波阈值; 分解部分; 寻优对象; 适应度函数; 分量筛选; 西储大学,轴承故障信号P

POA-VMD+降噪技术：鹈鹕优化变分模态分解与余弦相似度结合小波阈值降噪的实践与应用,POA-VMD+降噪（鹈鹕优化VMD结合余弦相似度和小波阈值进行降噪） 1.分解部分 （POA-VMD）采用鹈鹕优化变分模态分解 寻优对象：k α 包含10种适应度函数 可出适应度曲线图 分解图 频谱图 三维分解图和α、K位置随迭代变化图 适应度函数包括： 1.综合评价指标2.包络熵3.包络谱峭度值4.幅值谱熵5.模糊熵 6.皮尔逊系数7.峭度值8.样本熵9.排列熵10.信息熵 2.分量筛选 采用余弦相似度评判分解分量与原序列间的余弦相似度，设定阈值，将含躁分量提取出， 3.降噪 通过阈值小波进行降噪， 降噪方法包含（可根据降噪效果选取最合适的方法。 ） %软小波阈值降噪 %硬小波阈值降噪 %改进小波阈值降噪（阈值函数曲线见链接图片） 以西储大学数据为例效果如图 matlab代码，含有部分注释； 数据为excel数据，使用时替数据集即可； ， ,POA-VMD; 鹈鹕优化VMD; 降噪; 余弦相似度; 小波阈值; 分解部分; 寻优对象; 适应度函数; 分量筛选; 西储大学,轴承故障信号POA-