何源
- 作品数：4 被引量：14H指数：2
- 供职机构：中国科学院自动化研究所更多>>
- 发文基金：国家重点基础研究发展计划国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于核方法的强化学习算法被引量：1
- 2008年
- 传统的强化学习算法通常假设状态空间和行动空间是离散的,而实际上很多问题的状态空间是连续的,这就大大地限制了强化学习在实际中的应用。为克服以上不足,本文提出了一种基于核方法的强化学习算法,能直接处理具有连续状态空间的问题。最后,通过具有连续状态空间和离散行动空间的mountain car问题来验证算法。实验表明,这种算法在处理具有连续状态空间的问题时,和传统的先把状态空间离散化的方法相比,能以较少的训练数据收敛到更好的策略。
- 何源张文生
- 关键词：核方法Q-LEARNINGMOUNTAINCAR
- 基于图像分析的纤维直径和曲率的测量方法被引量：9
- 2008年
- 纤维直径(细度)和曲率的测量在羊毛产业和纺织工业中具有举足轻重的作用。提出了一种基于图像分析的全自动测量方法,该方法首先对采集的图像进行图像增强,利用Canny边缘检测提取纤维边缘,根据纤维图像的特点用聚类的方法对增强后图像进行二值化,并对二值化图像进行一系列后处理,然后提取出纤维的骨架,进而通过距离变换和特定的搜索算法计算骨架上每个点对应处的纤维直径和曲率。实验结果表明,该方法与基于直线拟合的方法相比,不仅计算速度快,而且绕开了很多可能产生误差的环节,测量准确率较高。
- 任帅杰张文生何源王颖
- 关键词：直径曲率
- 连续状态空间的强化学习问题
- 强化学习作为一种强有力的机器学习方法，其有效性已经在很多领域得到证明。它研究的是一个很普遍的问题：即如何在一个未知的动态环境中学习，以找到最优的行为策略。强化学习给人的希望是非常诱人的：只需要给出目标，agent就会利用...
- 何源
- 关键词：价值函数
- 基于时序聚类的吹灰预测模型被引量：4
- 2008年
- 在大型火电厂烧煤锅炉的运行过程中,受热面的积灰是降低锅炉运行效率和安全性的一个重要原因。目前,主要采用高压空气或者蒸汽把积灰吹掉。吹灰的困难在于确定应该何时吹灰,该文提出一种基于时序聚类的新方法,从经过预处理的锅炉历史数据中抽取出代表吹灰的模式,建立吹灰模型,用来预测吹灰时间。该方法在应用到一个900 MW的超临界锅炉上时,表现出较好的效果。
- 何源张文生葛铭叶晨洲
- 关键词：K-均值聚类吹灰
