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针对污水处理系统中的溶解氧(dissolved oxygen,DO)质量浓度控制问题,提出一种迁移增量启发式动态规划(transferable incremental heuristic dynamic programming,TI-HDP)算法.针对污水处理过程的特性,该算法通过将控制变量的更新方式改进为增量形式,提升了算法的抗干扰能力,并弱化了与增量式比例-积分-微分(proportional-integral-derivative,PID)算法之间的结构差异.基于数据驱动的思想,通过利用PID算法所产生的历史数据,成功地将传统控制领域中的专家经验迁移到TI-HDP算法框架中,保证了TI-HDP算法前期控制策略的稳定性.仿真结果表明:与PID算法和传统的启发式动态规划算法相比,所提算法对DO质量浓度具有更高的控制精度.

Keyword ：

HDP) 神经网络 知识迁移 污水处理 启发式动态规划(heuristic dynamic programming 非线性系统 智能控制

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面对全球气候变化引致的生态危机，加快零碳转型进程势在必行。大力发展清洁能源产业，推动化石能源有序减退是零碳转型策略的核心本质，相关工作仍处于起步阶段。文本在论述零碳转型策略的基础上，研判中国经济社会可行的零碳转型策略。研究发现：首先，零碳转型路径在清洁能源供需体系构建的“源、网、荷、储”等方面呈现多元化特征，目标本质是推动清洁能源实现高效地供需匹配。其次，现阶段各界对中国经济社会零碳转型策略的主张，大体可分为基于现有能源供需体系的增量式改进和直接颠覆现有能源供需体系的反推式变革，两者各有利弊，面临的挑战也存在差异。再次，决策者应理性看待零碳转型过程，既不能仅基于传统能源供需体系“缝缝补补”，也不能急于求成，毕其功于一役地推动变革。鉴于当前相关探索仍处于起步阶段，确定转型的具体方向为时尚早，各地需因地制宜，结合多元转型路径发展竞争情况制定零碳转型策略，遵循由量变到质变的客观规律，经历由预期不稳定、多元化的探索向预期稳定、目标确定的变革演变。最后，从长远看，各界应将零碳转型策略纳入经济社会整体性变革中加以思考，以生态文明发展范式变革推进零碳转型，以零碳转型助力生态文明发展范式变革，力求为推动碳中和能源革命提供启示与参考。

Keyword ：

反推式变革 生态文明建设 零碳转型策略 碳中和 清洁能源 能源革命 增量式改进

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面对工业生产过程中大规模、多样且随时间增长的数据和机器学习任务，该文提出一种基于信息熵的联邦增量学习(FIL)与优化方法。基于联邦框架，各本地计算节点可利用本地数据进行模型训练，并计算信息平均熵上传至服务器，以此辅助识别类增任务；全局服务器则根据本地反馈的平均熵选择参与当前轮次训练的本地节点，并判决任务是否产生增量后，进行全局模型下发与聚合更新。所提方法结合平均熵和阈值进行不同情况下的节点选择，实现低平均熵下的模型稳定学习和高平均熵下的模型增量式扩展。在此基础上，采用凸优化，在资源有限的情况下自适应地调整聚合频率和资源分配，最终实现模型的有效收敛。仿真结果表明，在不同的情景下，该文所提方法都可以加速模型收敛并提升训练精度。

Keyword ：

信息平均熵 工业物联网 联邦增量学习

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二噁英是城市固废焚烧过程排放的痕量有机污染物.受限于相关技术的复杂度和高成本,二噁英排放浓度检测的大时滞已成为制约城市固废焚烧过程优化控制的关键因素之一.虽然具有低成本、快响应、高精度等特点的数据驱动软测量模型能够有效解决上述问题,但二噁英建模方法必须要契合数据的小样本、高维度特性.对此,提出了由特征映射层、潜在特征提取层、特征增强层和增量学习层组成的宽度混合森林回归软测量方法.首先,构建由随机森林和完全随机森林构成的混合森林组进行高维特征映射;其次,依据贡献率对全联接混合矩阵进行潜在特征提取,采用信息度量准则保证潜在有价值信息的最大化传递和最小化冗余,降低模型的复杂度和计算消耗;然后,基于所提取潜在信息训练特征增强层以增强特征表征能力;最后,通过增量式学习策略构建增量学习层后采用Moore-Penrose伪逆获得权重矩阵.在基准数据集和城市固废焚烧过程二噁英数据集上的实验结果表明了方法的有效性和优越性.

Keyword ：

增量学习 二噁英排放建模 城市固废焚烧 宽度学习 潜在特征 宽度混合森林回归

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新工科建设已进入到推进落实的阶段,不仅要解决"为什么"和"做什么"的问题,更应在"怎么做"上下功夫。实践性是工程教育的本质属性,将实际工程以案例教学的方式引入工程教育有助于培养学生解决复杂工程问题的能力,实现工程教育的人才培养目标。由于案例教学的学习效果受学生对案例背景熟悉程度的影响,而大多数实际工程远离学生的学习生活,所以工科案例的教学效果并不理想。本研究基于工科案例教学的这一痛点,从回答"怎么提升工科案例的教学效果"出发,首先,提出了学生友好型案例的理念;其次,构建了"自迭代增量式"案例库建设框架;最后,以北京工业大学学生团队真实的工程经历为基础建设学生友好型案例并对案例库建设框架进行验证...

Keyword ：

案例教学 案例库 新工科

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针对回声状态网络(ESN)的结构设计问题,提出增量式正则化回声状态网络(IRESN).该网络由相互独立的子储备池模块构成,首先,子储备池根据奇异值分解方法生成,且可以保证每个子储备池权值矩阵的奇异值都小于1;其次,利用问题复杂度或者残差,将网络中逐一添加子储备池,直至满足预设的终止条件,在生成IRESN的过程中,回声状态特性能够得以保证,并不需要缩放储备池权值矩阵;然后,为了解决不适定问题,在网络增量式学习过程中,利用正则化方法训练输出权值,并利用留一交叉验证方法选择正则化参数.仿真结果表明,与其他ESNs相比较,所得网络具有紧凑的结构和较高的预测精度.

Keyword ：

正则化 奇异值分解 留一交叉验证 增量式学习 回声状态网络

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为了提高基层物流运输工作的效率与准确性，设计了基于STM32芯片的智能物流用轮式循迹机器人系统。以STM32f103rct6为主控芯片(MPU),配合红外检测传感器和伺服电机，将增量式PID算法移植到STM32单片机中，实现对差速驱动自动搬运机器人AGV系统的稳定循迹控制。实验结果表明，设计的控制算法稳定，系统通讯顺畅，智能物流轮式循迹机器人系统能够自行检测货物位置、精准固定物品和自主识别引导线，并随时利用传感器的反馈信息调整路径。

Keyword ：

增量式PID控制 结构设计 智能物流 循迹机器人

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文件分发时经常面临低带宽、高延迟的网络环境,为保证文件分发安全,设计版本校验、文件备份与恢复、远程维护等功能来保证文件传输的安全性与可靠性,并用适应不同网络的增量式传输算法来解决低带宽环境下文件分发效率慢的问题.实验证明,在低带宽的网络环境下文件分发系统较全量式传输系统提高了 52％的传输效率.

Keyword ：

低带宽 文件分发安全 增量式传输

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本发明提供了一种基于宽度混合森林回归的MSWI过程二噁英排放软测量方法，基于BLS框架，以非微分基学习器替换神经元构建面向小样本高维数据的BHFR软测量模型，BHFR软测量模型包括特征映射层、潜在特征提取层、特征增强层和增量学习层的构建：首先，构建由随机森林和完全随机森林组成的混合森林组进行高维特征映射；其次，依据贡献率对全联接混合矩阵的特征空间进行潜在特征提取，采用信息度量准则降低模型复杂度和计算消耗；然后，基于所提取潜在信息训练特征增强层以增强特征表征能力；最后，通过增量式学习策略构建增量学习层，采用Moore‑Penrose伪逆获得权重矩阵，进而实现高精度建模。在高维基准数据集和工业过程DXN数据集上验证了所提方法的有效性和合理性。

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航天科技的快速发展对航天铝合金材料的焊接质量提出了更高的要求,而高性能的全数字化变极性等离子弧焊电源是提高铝合金材料焊接质量的关键.为了提高该类型弧焊电源的动态调节性能,在基于Cortex-M4内核的单控制器方案下利用焊接电流及原边电流双闭环反馈回路,在小信号范围内以增量式数字PI调节,大信号范围内实施分段快速调节的方法,研制出了焊接电流稳定且电流响应性能优越的逆变频率为20 kHz全数字化VP-PA焊接电源.详细分析了在电源控制技术中焊接过程控制、数字化恒流控制、人机界面处理、自动化控制器通讯等任务的分配及管理,并在280 A大电流条件下完成带负载的焊接测试,其结果验证了该电源控制技术的实用性和可靠性.

Keyword ：

数字化恒流控制 任务管理 动态调节性能 变极性等离子弧焊

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