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[期刊论文] 作者：房霄,曾贲,宋祥祥,贾正轩,
来源：现代防御技术 年份：2020
随着武器装备智能化发展的速度加快,传统武器装备的训练方法已经无法满足大规模现代战争的训练需求。在近十年中深度强化学习等人工智能方法在棋类以及电子竞技游戏中取得了...
[期刊论文] 作者：李鹤宇,林廷宇,曾贲,施国强,
来源：航天控制 年份：2020
针对现有空间机械臂控制方法在实际应用中调试时间长、稳定性差的问题,提出一种基于深度强化学习的控制算法.构建仿真环境用于产生数据,通过状态变量实现仿真环境与深度强化...
[期刊论文] 作者：曾贲,房霄,孔德帅,宋祥祥,贾政轩,林廷宇,
来源：系统仿真学报 年份：2021
针对复杂对抗场景下编队行为协同建模及决策智能生成等问题,提出一种数据驱动的对抗博弈智能体建模方法,依托基于严肃游戏的复杂海上装备对空对抗模拟场景,通过基于并行对抗场景的分布式训练技术与基于灵巧目标的临机决策建模技术,结合空中目标、复杂海上装备等......
[期刊论文] 作者：李鹤宇, 赵志龙, 顾蕾, 郭丽琴, 曾贲, 林廷宇,,
来源：系统仿真学报 年份：2004
深度强化学习在环境中不断探索尝试,通过奖励函数对神经网络参数进行调节。实际的生产线无法作为算法的试错环境,不能提供足够的数据,构建一个机械臂仿真环境,包括机械臂与物...
[期刊论文] 作者：李伯虎, 林廷宇, 贾政轩, 施国强, 肖莹莹, 张迎曦, 曾贲,
来源：计算机集成制造系统 年份：2019
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[期刊论文] 作者：李伯虎,林廷宇,贾政轩,施国强,肖莹莹,张迎曦,曾贲,李鹤宇,
来源：计算机集成制造系统 年份：2019
当前,全球新一轮科技革命与产业变革正在给世界范围内的工业带来颠覆性影响,特别是新一代人工智能技术的快速发展,正在大力推动着人—赛博—物理融合的智能工业系统的发展,从...
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