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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

69 篇 专利
1 篇 会议

馆藏范围

70 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

1 篇 工学
- 1 篇 计算机科学与技术...

主题

1 篇 等价
1 篇 四元图灵机
1 篇 五元图灵机
1 篇 动作函数

机构

9 篇 上海泽阳智能科技...
6 篇 北京神州绿盟科技...
6 篇 绿盟科技集团股份...
3 篇 中国人民解放军国...
2 篇 通用汽车环球科技...
2 篇 东风汽车集团有限...
2 篇 深圳市越疆科技有...
2 篇 湖北工业大学
2 篇 南京诚思机器人科...
2 篇 西安电子科技大学
2 篇 华为技术有限公司
2 篇 北京全路通信信号...
2 篇 大唐移动通信设备...
2 篇 苏宁云计算有限公...
2 篇 中国船舶重工集团...
2 篇 嘉应学院
1 篇 苏州浪潮智能科技...
1 篇 内蒙古师范大学
1 篇 国家电网有限公司
1 篇 北京交通大学

作者

9 篇 张元刚
6 篇 郭兰杰
6 篇 赵粤征
4 篇 刘文懋
4 篇 阮博男
4 篇 浦明
2 篇 叶婷
2 篇 朱宏雷
2 篇 侯跃恩
2 篇 郎需林
2 篇 曹艳敏
2 篇 张波
2 篇 王俊
2 篇 裴一扬
2 篇 高子文
2 篇 刘主福
2 篇 高显忠
2 篇 曾春艳
2 篇 郑韩麟
2 篇 郭正

语言

70 篇 中文

检索条件"主题词=动作函数"

共 70 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

四元图灵机与五元图灵机的等价性

四元图灵机与五元图灵机的等价性

引用

’2004计算机应用技术交流会议

作者：王强内蒙古师范大学计算机与信息工程学院

图灵机是图灵(***)于1936年提出的一种数学模型,它很好地描述了计算过程。本文给出了两种常见图灵机的等价性的证明,并给出两个例子验证了这种等价性。

关键词：四元图灵机五元图灵机等价动作函数

来源：评论

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一种编排微场景剧本的方法、服务器、介质及计算机设备

一种编排微场景剧本的方法、服务器、介质及计算机设备

引用

作者：浦明阮博男刘文懋赵粤征郭兰杰 100089 北京市海淀区北洼路4号益泰大厦5层

本申请提供一种编排微场景剧本的方法、服务器、介质及计算机设备，方法包括：针对任一类型的微场景，接收开始函数块，开始函数块与开始函数体相关联；接收对应的过滤函数块，过滤函数块与过滤函数体相关联；接收对应的动作函数块；动... 详细信息

标准号: CN111831275B

本申请提供一种编排微场景剧本的方法、服务器、介质及计算机设备，方法包括：针对任一类型的微场景，接收开始函数块，开始函数块与开始函数体相关联；接收对应的过滤函数块，过滤函数块与过滤函数体相关联；接收对应的动作函数块；动作函数块与动作函数体相关联；接收结束函数块，结束函数块与结束函数体相关联；根据开始函数块、过滤函数块、动作函数块及结束函数块生成微场景对应的剧本；在编排微场景时，因各个函数块和对应的函数体之间存在关联关系，因此可通过拖拽相应的函数块实现对微场景剧本的编排；这种通过在编排界面上搭建各个函数块来生成剧本的方式，用户无需输入大量的代码，可脱离复杂的编码过程，降低微场景剧本编排的复杂度及难度。

关键词：动作函数场景编排体相过滤关联计算机设备编码过程关联关系复杂度可脱离拖拽服务器申请

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基于强化学习的自适应新能源超短期功率预测方法及装置

基于强化学习的自适应新能源超短期功率预测方法及装置

引用

作者：蔡莹罗微 510000 广东省广州市天河区天河南二路2号

本发明涉及一种基于强化学习的自适应新能源超短期功率预测方法及装置，所述方法包括获取用于构建自适应智能体的环境变量、动作空间及奖励函数；其中，环境变量为反映环境特点的环境变量指标，动作空间为智能体决策采取的动作函数集合... 详细信息

标准号: CN114757409A

本发明涉及一种基于强化学习的自适应新能源超短期功率预测方法及装置，所述方法包括获取用于构建自适应智能体的环境变量、动作空间及奖励函数；其中，环境变量为反映环境特点的环境变量指标，动作空间为智能体决策采取的动作函数集合，奖励函数为智能体在动作执行后，环境变量相应变化的评价结果；根据所述环境变量、和奖励函数构建自适应智能体；对环境变量进行处理，利用处理后的环境变量对自适应智能体进行训练，得到自适应预测智能体。本发明将根据环境变量自适应选取与外部环境最契合的单一类预测方法预测结果，从而最大限度提升预测结果准确率。本申请提供的方法实施流程简单，具有较强的应用前景。

关键词：环境变量智能体自适应动作空间预测结果奖励超短期功率预测自适应选取自适应预测动作函数动作执行方法实施函数构建环境特点强化学习外部环境准确率构建新能源契合集合预测申请决策应用

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一种基于强化学习算法的多机器人协作方法

一种基于强化学习算法的多机器人协作方法

引用

作者：王萍金枝韩瑜钱军刘万泉 510275 广东省广州市海珠区新港西路135号

本发明公开了一种基于强化学习算法的多机器人协作方法，该方法包括：以加入资格迹Q‑learning(η)算法为协作决策基础；设计状态变量，所述状态变量包括球员与球的位置坐标、球员的持球状态；基于球员所执行的动作集构建动作函数；构建... 详细信息

标准号: CN117245658A

本发明公开了一种基于强化学习算法的多机器人协作方法，该方法包括：以加入资格迹Q‑learning(η)算法为协作决策基础；设计状态变量，所述状态变量包括球员与球的位置坐标、球员的持球状态；基于球员所执行的动作集构建动作函数；构建球员在不同状态下在球场不同区域的基础奖惩值和球员之间的奖惩值。通过使用本发明，能够在多变的球场场景中实时调整策略，进而解决球员之间攻防协作效率低的问题。本发明可广泛应用于协作控制领域。

关键词：状态变量构建协作球场强化学习算法动作函数多机器人决策基础实时调整位置坐标协作控制算法场景资格应用

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一种针对文本内容演绎进程的智能推进系统和方法

一种针对文本内容演绎进程的智能推进系统和方法

引用

作者：谭晓皓高平杨柳聂应龙 410000 湖南省长沙市开福区月湖街道鸭子铺路46号视谷商业中心1栋1108号房

本发明提供一种针对文本内容演绎进程的智能推进系统和方法，属于网络应用技术领域。所述系统包括数据库、进程控制器和触发器，触发器获取文本进程数据并存储；进程控制器用于创建文本推进进程任务，设置每个进程需要完成的事件、响应... 详细信息

标准号: CN118132172A

本发明提供一种针对文本内容演绎进程的智能推进系统和方法，属于网络应用技术领域。所述系统包括数据库、进程控制器和触发器，触发器获取文本进程数据并存储；进程控制器用于创建文本推进进程任务，设置每个进程需要完成的事件、响应参数及动作函数；每隔目标时间周期，对分叉函数进行调用，复制所述文本推进进程任务，得到子进程；触发器获取进程控制器中的文本推进进程任务，设定每个子进程的单位事件、触发条件及触发动作，当同时满足单位事件、触发条件及触发动作时，触发进程控制器执行新的进程。本发明适用于活动、游戏、剧本杀等场景下使用，结合线上和线下方式进行，在没有主持人的情况下，能够通过智能进程控制进行剧情线推动及提示。

关键词：进程控制器触发器文本进程触发动作触发条件单位事件子进程网络应用技术动作函数进程控制进程数据时间周期推进系统文本内容响应参数智能结合线触发分叉调用数据库存储提示复制场景游戏创建

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一种服务编排的方法、装置、设备及介质

一种服务编排的方法、装置、设备及介质

引用

作者：张光振相启亮 250000 山东省济南市中国(山东)自由贸易试验区济南片区浪潮路1036号浪潮科技园S05楼S311室

本发明提供了一种服务编排的方法、装置、设备及可读介质，方法包括：解析有限状态机的描述文件，并根据解析出的数据制作状态转换表；将状态转换表存储到云平台中；经由有限状态机获取云平台中存储的状态转换表，并基于状态转换表中的... 详细信息

标准号: CN116643815A

本发明提供了一种服务编排的方法、装置、设备及可读介质，方法包括：解析有限状态机的描述文件，并根据解析出的数据制作状态转换表；将状态转换表存储到云平台中；经由有限状态机获取云平台中存储的状态转换表，并基于状态转换表中的每行数据执行相应的操作。通过使用本发明的方案，能够实现在状态转换表数据中增加相应的动作和实现动作函数等信息就能增加新的功能，扩展性强，能够实现服务编排自动化部署，易用性好，支持动态扩缩容，可靠性高。

关键词：状态转换表云平台状态机解析存储编排扩展性动作函数可读介质描述文件数据制作行数据易用性扩缩自动化服务部署

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一种用于处理安全事件的方法、装置、介质及计算机设备

一种用于处理安全事件的方法、装置、介质及计算机设备

引用

作者：阮博男刘文懋赵粤征浦明郭兰杰 100089 北京市海淀区北洼路4号益泰大厦5层

本申请提供一种用于处理安全事件的方法、系统、介质及计算机设备，方法包括：接收由监测设备发送的至少一个安全事件，查找至少一个安全事件对应的剧本；为每个剧本创建对应的子进程，基于每个子进程调用对应的剧本入口函数；调用接口... 详细信息

标准号: CN111835768B

本申请提供一种用于处理安全事件的方法、系统、介质及计算机设备，方法包括：接收由监测设备发送的至少一个安全事件，查找至少一个安全事件对应的剧本；为每个剧本创建对应的子进程，基于每个子进程调用对应的剧本入口函数；调用接口为每个剧本的子进程创建至少一个子线程，返回接口的主线程；基于至少一个子线程并行执行对应剧本中的各动作函数；因在对安全事件的响应过程中，可以通过相应的子进程并行执行不同的剧本；在执行剧本时，因接口在创建当前子线程后，返回主线程，因此各子线程中的动作函数可并行执行，满足对大规模安全事件的自动响应，提高对安全事件的响应效率。

关键词：安全事件子线程并行执行动作函数主线程子进程计算机设备子进程创建子进程调用调用接口监测设备剧本创建入口函数自动响应返回响应查找发送创建申请

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一种四足机器人动作设计与复杂行为生成方法及系统

一种四足机器人动作设计与复杂行为生成方法及系统

引用

作者：张勤罗闯靖大亮李龙翔李舒欣李岳炀 250022 山东省济南市市中区南辛庄西路336号

本发明属于四足机器人控制技术领域，提供了一种四足机器人动作设计与复杂行为生成方法及系统，根据四足机器人的信息，建立四足机器人的动画模型；根据所述动画模型，进行动作设计；对所设计的动作进行轨迹数据的提取，以及以四足机器... 详细信息

标准号: CN118114709A

本发明属于四足机器人控制技术领域，提供了一种四足机器人动作设计与复杂行为生成方法及系统，根据四足机器人的信息，建立四足机器人的动画模型；根据所述动画模型，进行动作设计；对所设计的动作进行轨迹数据的提取，以及以四足机器人获得的累积奖励最大为目标进行优化，建立动作库；对所述动作库中的动作，在时间轴下进行组合后生成行为轨迹数据；根据生成的行为轨迹数据，控制四足机器人。以可视化的动画模型为基础，采用动作函数的形式进行动作设计，动作更具灵活性和可编辑性，可以通过轻松修改函数来改变动作，在实现动作精确控制的前提下，提高了动作设计效率；同时，在时间轴下组合生成行为，组合时间过程较短，行为生成效率较高。

关键词：四足机器人动作设计动画模型轨迹数据动作库时间轴控制技术领域动作函数复杂行为可编辑性时间过程行为轨迹可视化成行奖励优化

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考虑交叉口异质性的多智能体强化学习交通信号协同控制方法

考虑交叉口异质性的多智能体强化学习交通信号协同控制方法

引用

作者：别一鸣季毓婷季金华王天贺从远 130023 吉林省长春市南关区人民大街5899号

考虑交叉口异质性的多智能体强化学习交通信号协同控制方法，本发明属于城市交通信号控制领域，具体涉及交通信号协同控制方法。本发明的目的是为了解决现有交叉口通行效率低的问题。过程为：数据采集；仿真平台搭建及初始化；多智能体... 详细信息

标准号: CN118038692A

考虑交叉口异质性的多智能体强化学习交通信号协同控制方法，本发明属于城市交通信号控制领域，具体涉及交通信号协同控制方法。本发明的目的是为了解决现有交叉口通行效率低的问题。过程为：数据采集；仿真平台搭建及初始化；多智能体深度强化学习网络搭建及初始化；将仿真平台输出的交叉口的交通状态、路网的交通状态、奖励函数作为多智能体深度强化学习网络的输入，输出各交叉口的个体动作函数值，确定动作反馈给仿真平台，仿真平台Δt秒后再次输出交叉口的交通状态、路网的交通状态、奖励函数；获得训练好的多智能体深度强化学习网络；将实际交叉口的交通状态输入网络，输出个体动作函数值，选择最优动作下发到交叉口。

关键词：交叉口交通状态多智能体仿真平台强化学习输出动作函数交通信号协同控制初始化路网城市交通信号控制动作反馈输入网络数据采集通行效率网络搭建异质性奖励网络

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基于深度强化学习的智能驾驶车辆自主泊车系统

基于深度强化学习的智能驾驶车辆自主泊车系统

引用

作者：曹祥商李勇赵威 430000 湖北省武汉市武汉经济技术开发区全力二路101号经开智造2045创新谷智能制造创新中心D240

本发明适用于自动泊车技术领域，提供了基于深度强化学习的智能驾驶车辆自主泊车系统，包括：MDP框架，用于定义状态空间S，定义动作空间A，以及定义奖励函数R；策略网络，使用Actor‑Critic框架，策略网络π输出动作a，采用CNN提取特征... 详细信息

标准号: CN117698695A

本发明适用于自动泊车技术领域，提供了基于深度强化学习的智能驾驶车辆自主泊车系统，包括：MDP框架，用于定义状态空间S，定义动作空间A，以及定义奖励函数R；策略网络，使用Actor‑Critic框架，策略网络π输出动作a，采用CNN提取特征，全连接层表示策略；Q网络，用于评估状态‑动作函数，更新策略网络，采用Dueling DQN分解为状态价值和优势函数；深度强化学习算法模块，使用PPO或者DDPG算法迭代更新网络θ，学习泊车策略；多传感器模块，用于提取泊车位边缘和标识物轮廓作为特征；检测并识别泊车标识物，提供场景图像。本发明实现真正意义的无人泊车，系统完全自主作业，无需任何人工干预参与泊车过程。

关键词：泊车策略网络标识物强化学习算法自主泊车系统泊车策略泊车过程场景图像定义状态动作函数动作空间多传感器更新策略评估状态强化学习输出动作算法迭代提取特征智能驾驶自动泊车网络连接层分解干预检测奖励更新学习

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