带参并发系统实际包含～族并发系统实例，其中以一个(或多个)参数表示每个系统实例的规模，比如实例系统中并发执行的进程个数或数据域的......

在多站点CSPS系统的协同控制问题中，系统的状态空间由多个站点的状态空间组成，其中每个站点的状态空间大小取决于其缓存库的容量大小......

在现实世界的一些生产制造企业中，存在一类由生产加工站作为加工主体的生产线，其中，加工站由传送带输送工件进行加工，这类系统称为传送......

模糊测试技术是一种有效的漏洞挖掘方法,本文分析了当前模糊测试技术的特点和存在的问题,将模糊测试技术与分布式技术相结合,设计......

无线传感器网络是面向具体应用的网络,在一些应用场合下,重要性不同的数据在传输时所要保证的服务质量(Quality of Service, QoS)......

作为人与人之间最为自然的交流方式，语音操作方式显然也是人机交互时的最佳选择之一。今天，无处不在的嵌入式系统不断地改变着我们的......

提出了一种利用Q-学习解决动态单机调度环境下的自适应调度规则选择的方法。该方法针对动态调度环境中系统状态空间大，Q-学习不易收......

针对汉语语音单音节结构的特点,考虑音节间协同发音的现象,本文提出了一种对三音子模型进行分级聚类的方法。与传统的基于决策树的......

<正> 刘韵源等提出了危险状态分析方法,能够综合多种因素所构成的状态作为计算单位直接进行分析,并能克服某些方法的多重共线性问......

在分析风电并网系统调峰需求变化的基础上,基于非序贯蒙特卡罗抽样提出了状态聚类方法,并据此提出了风电并网系统的可靠性及调峰充......

基于状态的因素化表达，提出了一个新的SARSA(λ)激励学习算法.其基本思想是根据状态的特征得出状态相似性启发式，再根据该启发式对状......

强化学习是一种在交互过程中学习的计算性方法,是机器学习的重要分支,具有结构简单、泛化能力强等特点,在智能决策、自动驾驶和机......

为求解大状态空间的强化学习问题,提出了一种基于状态聚类的SARSA(λ)强化学习算法,其基本思想是利用先验知识或事先训练控制器,对......

单站点传送带给料加工站（Conveyor—serviced production station，CSPS）系统中，可运用强化学习对状态一行动空间进行有效探索，以搜索近......

提出一种在连续未知环境中实现多移动机器人协作围捕移动目标的整体方案.围捕包括包围目标和靠近目标,包围目标行为由强化学习算法......

针对传统非侵入式暂态事件检测方法局限于单一电气特征量,易出现漏检或误检,难以准确感知负荷事件的问题,该文利用负荷事件发生时......

针对现有爬壁机器人规划算法难以实现在线自适应高效规划的问题,设计了一种基于模糊K-Means算法和经典Sarsa（λ）算法自适应爬壁机器......

为解决当前近似策略迭代增强学习算法普遍存在计算量大、基函数不能完全自动构建的问题,提出一种基于状态聚类的非参数化近似广义......