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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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894 篇 专利
183 篇 期刊文献
50 篇 学位论文
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学科分类号

213 篇 工学
- 68 篇 计算机科学与技术...
- 63 篇 软件工程
- 57 篇 控制科学与工程
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- 27 篇 机械工程
- 26 篇 信息与通信工程
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- 11 篇 电气工程
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- 6 篇 地质资源与地质工...
- 5 篇 建筑学
- 5 篇 水利工程
- 5 篇 石油与天然气工程
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- 4 篇 动力工程及工程热...
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- 2 篇 材料科学与工程（可...
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- 5 篇 统计学（可授理学、...
- 4 篇 大气科学
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58 篇 管理学
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7 篇 经济学
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3 篇 军事学
- 3 篇 军队指挥学
2 篇 艺术学
1 篇 教育学
1 篇 农学
1 篇 医学

主题

264 篇 梯度算法
23 篇 遗传算法
14 篇 收敛性
12 篇 神经网络
8 篇 参数估计
7 篇 盲源分离
6 篇 结构优化
6 篇 粒子群算法
6 篇 图像处理
5 篇 亚像素
4 篇 收敛速度
4 篇 rbf神经网络
4 篇 系统辨识
4 篇 模式识别
4 篇 前馈神经网络
4 篇 边缘检测
4 篇 自适应
4 篇 最优设计
4 篇 独立成分分析
4 篇 bp神经网络

机构

32 篇 东南大学
26 篇 电子科技大学
23 篇 大连理工大学
23 篇 清华大学
21 篇 南京航空航天大学
21 篇 南京邮电大学
19 篇 浙江工业大学
17 篇 国家电网有限公司
16 篇 西安电子科技大学
16 篇 北京航空航天大学
16 篇 浙江大学
15 篇 西北工业大学
15 篇 南京理工大学
14 篇 重庆邮电大学
14 篇 北京理工大学
14 篇 哈尔滨工程大学
13 篇 天津大学
13 篇 山东师范大学
13 篇 北京工业大学
12 篇 华北电力大学

作者

11 篇 李鹏
10 篇 刘洋
9 篇 李旭
8 篇 胡玮明
8 篇 岳东
8 篇 陈晋音
6 篇 章燕
6 篇 胡悦
6 篇 王雪柯
6 篇 张卫东
6 篇 谢俊
6 篇 徐启敏
6 篇 胡锦超
6 篇 宋晓勤
6 篇 王鹏
5 篇 蒙艳玫
5 篇 孙玉山
5 篇 汤奕
5 篇 杨明
5 篇 陈前斌

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1,158 篇 中文

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一种基于深度确定性策略梯度算法的无人机路径规划方法

一种基于深度确定性策略梯度算法的无人机路径规划方法

引用

作者：唐杰周以恒张家莹李帅君范峻媛 510640 广东省广州市天河区五山路381号

本发明公开了一种基于深度确定性策略梯度算法的无人机路径规划方法，该方法包括下述步骤：构建无人机辅助的通信感知一体化系统模型，包括地面传感器模型、无人机模型、信道模型以及雷达探测模型；基于无人机任务的优化目标，构建无人... 详细信息

标准号: CN116400728A

本发明公开了一种基于深度确定性策略梯度算法的无人机路径规划方法，该方法包括下述步骤：构建无人机辅助的通信感知一体化系统模型，包括地面传感器模型、无人机模型、信道模型以及雷达探测模型；基于无人机任务的优化目标，构建无人机任务多目标优化函数；基于深度确定性策略梯度算法训练无人机，根据无人机任务的多目标优化函数构建DDPG算法的状态空间、动作空间以及奖励函数；根据所构建的状态空间、动作空间以及奖励函数对无人机进行训练，输出最优的无人机路径规划结果。本发明提高了无人机飞行的自主性，并且能够使得无人机以更低的能耗服务更多的目标地面传感器。

关键词：构建多目标优化动作空间梯度算法状态空间确定性路径规划结果地面传感器无人机飞行无人机模型一体化系统函数构建雷达探测路径规划目标地面信道模型优化目标辅助的传感器自主性奖励算法感知能耗输出通信服务

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一种基于序列LM梯度算法实现热传导中热流密度的方法

一种基于序列LM梯度算法实现热传导中热流密度的方法

引用

作者：秦国华王志鑫林锋 330100 江西省南昌市丰和南大道696号

本发明公开一种基于序列LM梯度算法实现热传导中热流密度的方法，包括以下步骤：步骤一：建立一维瞬态无内热源热传导控制方程；步骤二：建立反求热流密度的目标函数；步骤三：使用序列LM梯度算法计算热流密度迭代式；步骤四：通过Aitke... 详细信息

标准号: CN117828945A

本发明公开一种基于序列LM梯度算法实现热传导中热流密度的方法，包括以下步骤：步骤一：建立一维瞬态无内热源热传导控制方程；步骤二：建立反求热流密度的目标函数；步骤三：使用序列LM梯度算法计算热流密度迭代式；步骤四：通过Aitken加速方法提高算法收敛速率和收敛性；步骤五：判断是否满足时间终止条件。本发明的基于序列LM梯度算法实现热传导中热流密度的方法，继承了序列函数指定法强鲁棒性，LM梯度算法高精度的特点，通过Aitken算法的加速保证较快的收敛速率和更好的收敛性，最终实现对边界条件的反求。

关键词：梯度算法热流热传导收敛性速率和反求边界条件控制方程目标函数算法收敛序列函数终止条件鲁棒性内热源迭代瞬态算法收敛继承保证

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基于梯度算法的高空抛物墙体监测区域定位方法

基于梯度算法的高空抛物墙体监测区域定位方法

引用

作者：徐梦魏晓林陈宏亮花红艳 201613 上海市松江区光星路618号2幢904室

本发明公开了一种基于梯度算法的高空抛物墙体检测区域定位方法，通过将摄像头拍摄的视频帧内楼栋的画面进行灰度图梯度处理，从而获取楼栋的框架结构图，根据楼栋的框架结构图，可有效的将窗体区域进行0值填充，从而为高空抛物检测前... 详细信息

标准号: CN111553255B

本发明公开了一种基于梯度算法的高空抛物墙体检测区域定位方法，通过将摄像头拍摄的视频帧内楼栋的画面进行灰度图梯度处理，从而获取楼栋的框架结构图，根据楼栋的框架结构图，可有效的将窗体区域进行0值填充，从而为高空抛物检测前期排除窗体干扰，减少高空抛物检测的误报率。本发明的基于梯度算法的高空抛物墙体检测区域定位方法将楼栋墙体和楼栋窗体框区域的智能识别，结合人为修正去除，从而排除窗体处的多样化场景的干扰，能够有效降低高空抛物检测误报率。

关键词：高空抛物楼栋框架结构图墙体检测区域定位梯度算法误报率窗体检测摄像头拍摄窗体区域梯度处理智能识别窗体框灰度图视频帧墙体去除填充修正场景

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一种基于深度确定性策略梯度算法的配电网无功优化方法

一种基于深度确定性策略梯度算法的配电网无功优化方法

引用

作者：朱涛李文云黄伟周胜超海迪朱元富周艳平叶志明 650200 云南省昆明市官渡区太和街道办事处吴井路98号

本发明公开了一种基于深度确定性策略梯度算法的配电网无功优化方法，包括构建配电网的无功优化模型，包括潮流计算约束模型，PV逆变器和BESs的出力模型；将无功优化模型描述成一个马尔科夫决策过程，并定义MDP的状态空间、动作空间和... 详细信息

标准号: CN116207750A

本发明公开了一种基于深度确定性策略梯度算法的配电网无功优化方法，包括构建配电网的无功优化模型，包括潮流计算约束模型，PV逆变器和BESs的出力模型；将无功优化模型描述成一个马尔科夫决策过程，并定义MDP的状态空间、动作空间和奖励函数；使用基于人工神经网络和决策者－评价者架构的DDPG算法来求解的MDP；使用某地区配电网的真实历史运行数据，对DDPG智能体进行训练，然后将训练好的智能体在线部署，并设置不同的PV渗透率对其效果进行验证。本发明所提方法基于ANN使用Q网络来逼近Q函数，避免了状态和动作的维度灾害，同时本发明可以很好地利用PV和BESs这些分布式资源来进行配电网优化。

关键词：配电网无功优化模型智能体历史运行数据人工神经网络分布式资源潮流计算动作空间决策过程梯度算法无功优化约束模型状态空间渗透率求解构建算法维度确定性逼近架构出力验证灾害奖励优化部署网络

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基于梯度算法的面向移峰现象的多电价需求响应定价系统

基于梯度算法的面向移峰现象的多电价需求响应定价系统

引用

作者：袁博王涛王逸飞 050001 河北省石家庄市裕华区富强大街27号

本发明实施例公开了一种基于梯度算法的面向移峰现象的多电价需求响应定价系统，该系统包括：电价‑负荷优化模块，用于基于用户设备信息以及多定价制定模块确定的一组电价，确定最优设备负荷与最优用电成本；电网调度模块，用于基于电... 详细信息

标准号: CN114565130A

本发明实施例公开了一种基于梯度算法的面向移峰现象的多电价需求响应定价系统，该系统包括：电价‑负荷优化模块，用于基于用户设备信息以及多定价制定模块确定的一组电价，确定最优设备负荷与最优用电成本；电网调度模块，用于基于电网总负荷以及电网基础信息，确定最优发电成本；多定价制定模块，用于基于最优设备负荷与最优用电成本、以及最优发电成本，计算得到一组电价，偏导链路，用于建立最优设备负荷与最优用电成本、最优发电成本、该组电价的偏导，通过梯度算法求解最终的最优电价组合。本发明建立最优值与输入变量之间的关系，并求其偏导，最终通过梯度法快速求解最终的最优电价组合，可有效实现削峰填谷，提高社会能效水平。

关键词：电价发电成本设备负荷用电成本梯度算法求解电网基础信息用户设备信息定价电网调度定价系统负荷优化模块确定输入变量削峰填谷需求响应有效实现梯度法总负荷导链能效移峰电网制定

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一种基于多智能体深度确定性策略梯度算法的包围方法

一种基于多智能体深度确定性策略梯度算法的包围方法

引用

作者：于杰 150000 黑龙江省哈尔滨市南岗区学府路52号

本发明公开了一种基于多智能体深度确定性策略梯度算法的包围方法，涉及多智能体系统技术领域；它的方法为：步骤一：通过在MADDPG算法中嵌入注意力机制使得各智能体可以分别从环境状态和联合动作中提取关键信息，增强从大量信息中提取... 详细信息

标准号: CN117422125A

本发明公开了一种基于多智能体深度确定性策略梯度算法的包围方法，涉及多智能体系统技术领域；它的方法为：步骤一：通过在MADDPG算法中嵌入注意力机制使得各智能体可以分别从环境状态和联合动作中提取关键信息，增强从大量信息中提取重要特征的能力；步骤二：从生物启发角度设计算法的运行环境；步骤三：将改进的MADDPG算法与原有算法和其他基准算法进行比较，验证改进算法的有效性和可扩展性；本发明对嵌入注意力机制的MADDPG算法进行参数的调整，针对改进MADDPG算法进行多组消融实验，分别验证添加多头注意力机制和优先经验回放机制的提升，使得智能体能从大量耦合的环境信息中分析关键信息。

关键词：算法注意力机制关键信息嵌入多智能体系统验证改进多智能体环境信息环境状态角度设计可扩展性梯度算法运行环境智能体耦合的回放确定性消融多头体能包围智能分析联合

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基于阶段性策略梯度算法的饲料加工企业负荷管理方法

基于阶段性策略梯度算法的饲料加工企业负荷管理方法

引用

作者：樊立攀徐琰张成明东岳叶利郭玥傅晨谢东日游文军庞博赵煜东叶睿雯 430080 湖北省武汉市东湖生态旅游风景区青王路488号

本申请涉及一种基于阶段性策略梯度算法的饲料加工企业负荷管理方法，包括以下具体步骤：S1.建立饲料加工业特定工业流程模型，包含设备开关型子流程、连续型子流程和中间流程；S2.根据用户的负荷管理需求，构建基于能耗削减的马尔科夫... 详细信息

标准号: CN117134364B

本申请涉及一种基于阶段性策略梯度算法的饲料加工企业负荷管理方法，包括以下具体步骤：S1.建立饲料加工业特定工业流程模型，包含设备开关型子流程、连续型子流程和中间流程；S2.根据用户的负荷管理需求，构建基于能耗削减的马尔科夫负荷管理动作模型；S3.选择阶段性策略梯度算法对马尔科夫负荷管理动作模型进行优化并验证。本申请应证了模型可行性，通过参考方法进一步协调联动社会需求和用户自身利益，促进挖掘更多响应资源，提高用户参与需求响应积极性。

关键词：负荷管理动作模型梯度算法子流程饲料加工企业饲料加工业工业流程能耗削减社会需求设备开关需求响应用户参与连续型构建联动申请验证参考挖掘响应优化协调

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一种基于近端梯度算法的大规模多用户信号检测方法

一种基于近端梯度算法的大规模多用户信号检测方法

引用

作者：景小荣刘晓鸣 400065 重庆市南岸区黄桷垭崇文路2号

一种基于近端梯度算法的大规模多用户GSM‑MIMO信号检测方法，属于无线通信技术领域，该检测算法处理步骤包括：将复数域信号模型转化为实数域信号模型，在信道矩阵Hc满足RIP的条件下，将原目标函数中的l0范数转化为其最优凸近似的l1范... 详细信息

标准号: CN109150277A

一种基于近端梯度算法的大规模多用户GSM‑MIMO信号检测方法，属于无线通信技术领域，该检测算法处理步骤包括：将复数域信号模型转化为实数域信号模型，在信道矩阵H_c满足RIP的条件下，将原目标函数中的l₀范数转化为其最优凸近似的l₁范数，通过迭代解析式将其转化为2KN_t个独立一维优化问题求解，将得到的信号矢量估计值x恢复到复数域，并将对应的复数域信号矢量估计值中的元素分为K组，每组仅保留模值最大的每个用户的激活天线数个元素，而将其余元素置为零；对估计结果进行解调以恢复发送信息比特序列。本发明通过迭代检测，降低了大规模多用户GSM‑MIMO信号检测的复杂度，能够满足5G场景下大规模MIMO配置天线数量多时，保证接收性能同时满足计算量低的要求。

关键词：复数域信号模型信号矢量多用户范数转化发送信息比特序列无线通信技术领域迭代检测估计结果检测算法接收性能目标函数梯度算法信道矩阵优化问题复杂度计算量解析式实数域天线数求解迭代解调近端天线近似恢复激活场景保留保证

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一种基于时空鸟瞰图和策略梯度算法的自动驾驶轨迹规划系统及方法

一种基于时空鸟瞰图和策略梯度算法的自动驾驶轨迹规划系统及方法

引用

作者：蔡英凤杨绍卿滕成龙刘泽孙晓强陈龙王海 212013 江苏省镇江市京口区学府路301号

本发明公开了一种基于时空鸟瞰图和策略梯度算法的自动驾驶轨迹规划系统及方法，属于自动驾驶驾驶技术领域，通过机器学习来生成自动驾驶车辆的规划轨迹，使得规划轨迹更加智能化，提高了自动驾驶车辆在复杂场景下的轨迹规划能力，提高... 详细信息

标准号: CN114407925B

本发明公开了一种基于时空鸟瞰图和策略梯度算法的自动驾驶轨迹规划系统及方法，属于自动驾驶驾驶技术领域，通过机器学习来生成自动驾驶车辆的规划轨迹，使得规划轨迹更加智能化，提高了自动驾驶车辆在复杂场景下的轨迹规划能力，提高了普通采样法进行轨迹规划算法的效率，避免了复杂交通场景下的无效采样；本发明提出使用时空鸟瞰图作为策略网络的输入状态量，使得轨迹规划策略网络能有效的提取周边交通环境特征；本发明提出的策略梯度算法实现自动驾驶轨迹规划的方法，将交通环境、规划器和控制器有效联系起来，实现了三者的有效耦合，使得规划器输出轨迹能有效的适应车辆的动力学特性和控制器。

关键词：自动驾驶轨迹规划规划轨迹梯度算法控制器规划器鸟瞰图轨迹规划策略轨迹规划算法时空动力学特性策略网络复杂场景环境特征机器学习交通场景交通环境输出轨迹输入状态周边交通耦合采样法智能化采样驾驶网络

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基于多智能体深度确定策略梯度算法的配电网优化方法

基于多智能体深度确定策略梯度算法的配电网优化方法

引用

作者：卞海红赵岫王新迪符云彭闪 211167 江苏省南京市江宁区科技园弘景大道1号南京工程学院

本发明公开了一种基于多智能体深度确定策略梯度算法的配电网优化方法，其特征在于：包括：综合考虑售电收益、出力偏差惩罚以及储能越限惩罚因素构建确定风储联合系统的收益最大化调度模型；采用Ward系统聚类法和改进FCM法构成的二次... 详细信息

标准号: CN113972645A

本发明公开了一种基于多智能体深度确定策略梯度算法的配电网优化方法，其特征在于：包括：综合考虑售电收益、出力偏差惩罚以及储能越限惩罚因素构建确定风储联合系统的收益最大化调度模型；采用Ward系统聚类法和改进FCM法构成的二次聚类法进行二次聚类，实现风储联合系统的储能电池根据荷电状态和充放电切换次数进行分组；基于多智能体深度强化学习算法将风电储能建模为多智能体系统并且基于风储联合系统的收益最大化调度模型训练并执行多智能体以实现对风储联合系统的配置。

关键词：联合系统多智能体收益最大化调度模型储能多智能体系统强化学习算法配电网充放电切换系统聚类法惩罚储能电池荷电状态深度确定梯度算法综合考虑聚类法风电构建建模聚类出力分组收益配置优化改进

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