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pro vyhledávání: '"深度强化学习"'
Autor:
王珺，赵浩东
Publikováno v:
物联网学报, Vol 8, Iss 2, Pp 91-102 (2024)
近年来，物联网（IoT）应用对设备可使用的能量要求不断提高，能量收集（EH）技术成为缓解边缘计算中设备能量短缺问题并延长电池寿命的重要途径。然而，当环境中可再生能源不充足时
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https://doaj.org/article/db3db41bd8124f12b1efd8f0408da98c
Autor:
许波, 贺一峻, 李祥霞
Publikováno v:
智能科学与技术学报, Vol 6, Iss 2, Pp 220-231 (2024)
针对数字货币量化交易中存在的问题，即大量且复杂因子以及因子状态空间维度较高，导致交易模型制定策略的准确性和风险控制能力难以兼顾，提出了一种改进的OAC模型——OAC_LSTM_ATT。该
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https://doaj.org/article/bccffe5e6f2a466baf07cf35f351689b
Publikováno v:
全球能源互联网, Vol 6, Iss 3, Pp 240-257 (2023)
微网在分布式新能源消纳、负荷优化、提高能源利用效率等方面具有重要作用。但新能源出力的间歇性、负荷侧用电行为的随机性导致微网成为一个动态的复杂系统，难以通过准确的物理模
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https://doaj.org/article/dfa31d5de9374bffa942823728db0e10
Publikováno v:
智能科学与技术学报, Vol 4, Iss 3, Pp 426-444 (2022)
在 HVAC 控制领域，基于模型的最优控制方法得到了学者的广泛研究与验证，但是该方法高度依赖模型的准确性、大量历史数据的收集以及传感器的部署。针对上述问题，结合 EnergyPlus、实际
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https://doaj.org/article/ecdabb8b77d94cfaa5cba302a70b6950
Publikováno v:
大数据, Vol 8, Iss 5, Pp 88-105 (2022)
推荐系统是解决社会媒体信息过载问题的重要手段。为了解决传统推荐系统无法优化用户长期体验的问题，研究人员提出了交互式推荐系统，并尝试使用深度强化学习优化推荐策略。但是，
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https://doaj.org/article/ed532697d6ef43da938e2051380cff3f
Publikováno v:
智能科学与技术学报, Vol 4, Iss 2, Pp 157-173 (2022)
智能博弈领域已逐渐成为当前AI研究的热点之一，游戏AI领域、智能兵棋领域都在近年取得了一系列的研究突破。但是，游戏 AI 如何应用到实际的智能作战推演依然面临巨大的困难。综合分
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https://doaj.org/article/4cedd5d01c8d450f9c2ca835e1feb6e0
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智能科学与技术学报, Vol 4, Iss 2, Pp 277-287 (2022)
将蓄电池与超级电容组成复合电源系统并结合有效的能量管理策略，能显著提高能量利用率，延长储能系统的使用寿命。为了实现复合电源系统能耗损失的最小化，设计了一种基于双延迟深
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https://doaj.org/article/2f3a5553d2fb477c9bc932260fe92c71
Publikováno v:
智能科学与技术学报, Vol 4, Iss 1, Pp 65-74 (2022)
群体行为往往能产生远超个体行为的价值和复杂度。为了在个体智能的基础上更有效地衍生出群体智能，需要基于群体熵来科学地衡量群体智能水平，并以群体熵为引导目标，推动群体智能
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Autor:
胡志强
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智能科学与技术学报, Vol 3, Iss 1, Pp 101-109 (2021)
从信息时代到大数据时代，信息化指挥控制向智能指挥控制发展已成为趋势。针对大数据时代智能指挥控制发展面临的挑战，提出了“智能心源”和大数据“智能算法高架”两个新概念。在
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https://doaj.org/article/d621f564926740a2a9dc54075576267b
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智能科学与技术学报, Vol 2, Iss 4, Pp 348-353 (2020)
研究如何通过暖气设备自适应地调节室温，提升室内环境的舒适度，具有非常重要的意义。因此，提出了基于双深度Q网络方法的智能暖气温度控制系统，根据人的表情信息控制暖气设备的阀
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https://doaj.org/article/e59600812dba42579de8246bf8677ee6