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Guangtongxin yanjiu, 2021 针对传统相干光通信系统中光纤链路传输性能评估方法理论计算复杂且计算时间较长的问题，文章采用机器学习技术对调制格式和输入光功率等参数各异信道的相干光传输系统传输性能进行关联式建模和精确评估。建模和评估结果表明，该机器学习模型能够代替复杂的理论计算，并且能够较为准确地给出预测值，理论计算值与模型预测Q值整体的平均误差为0.27 dB，理论计算值与模型预测光信噪比（OSNR）值整体的平均误差为0.33 dB；采用机器学习模型的计算时间稳定在4.4 s左右 ...
陈中盛, 高冠军, 刘鸿飞
doaj
, 2001 虽然基于行为控制自主机器人具有较高的鲁棒性，但其对于动态环境缺乏必要的自适应能力，强化学习方法使机器人可以通过学习来完成任务，而无需设计者完全预先规定机器人的所有动作，它是将动态规划和监督学习结合的基础上发展起来的一种新颖的学习方法，它通过机器人与环境的试错交互，利用来自成功和失败经验的奖励和惩罚信号不断改进机器人的性能，从而达到目标，并容许滞后评价，由于其解决复杂问题的突出能力，强化学习已成为一种非常有前途的机器人学习方法，本文系统论述了强化学习方法在自主机器人中的研究现状，指出了存在的问题 ...
席裕庚, 陈卫东, 顾冬雷
core
Optimized Design of Cu‐Ni‐Co‐Si Alloy Combining Machine Learning and Experimental Feedback
Rare Metals, Volume 45, Issue 4, April 2026.ABSTRACT The machine learning method was employed to accelerate alloy design, and experimental feedback was provided to enhance predictive accuracy. A Cu‐2.7Ni‐1.0Co‐0.8Si alloy with superior properties was selected using a double‐objective optimization algorithm.
Shifang Li +3 more
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Jianzhu Gangjiegou Jinzhan基于收集的189个不锈钢管混凝土构件的轴压试验数据建立了机器学习数据库，采用6种机器学习模型（随机森林、决策树、支持向量机、多层感知器、极端梯度提升和自适应提升）分别对圆形和方形截面不锈钢管混凝土构件进行了轴压承载力预测研究，同时分析了不同参数对机器学习模型预测精度的影响。研究结果表明，上述6种机器学习预测模型中预测精度最高的是极端梯度提升模型，对于圆形和方形截面构件所有参数的预测，该模型的均方根误差分别为0.043 5和0.018 8，且预测值与试验值之比的变异系数分别为0.127和0.166 ...
余琪瑶, 廖飞宇, 陆国兵
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Rare Metals, Volume 45, Issue 4, April 2026.ABSTRACT Graphitic carbon nitride (g‐C3N4) doped with 3d transition metals (3d‐TM@g‐C3N4) has gained attention as a noble metal‐free alternative for oxygen evolution and reduction reactions (OER/ORR). Yet the key mechanisms driving its performance remain debated, especially across different charge states.
Jing Zhang +6 more
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, 1998 本文基于关节空间提出了机器人的一种离散学习控制算法，此算法仅仅利用了部分机器人动力学模型知识，基于关节空间的加速度信号构成迭代学习律，并给出了算法的收敛性证明 ...
徐进学, 谈大龙, 柴天佑
core
Rare Metals, Volume 45, Issue 4, April 2026.ABSTRACT Moisture‐enabled electricity generation technology offers a new paradigm for sustainable energy harvesting, but its practical applications are still limited by issues such as low output power and insufficient long‐term stability. In this paper, an asymmetric sandwich‐structured hydrogel moist–electric generator (SSHMEG) with an ion ...
Peng Chen +7 more
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Gaoya dianqi, 2017 为有效克服变压器不完备故障样本数据对故障诊断结果的影响,文中构建了一种基于粗糙集的人工鱼群极限学习机变压器故障诊断方法,该方法首先运用粗糙集对决策表中的16个条件属性进行约简;其次,根据最简规则表对训练样本进行编码,利用已编码的训练样本对极限学习机进行训练,并运用人工鱼群优化方法对极限学习机的权值及阈值进行优化;最后,利用训练好的极限学习机方法对编码好的样本进行故障诊断。该方法将粗糙集在不完整数据方面所具有的优良特性与极限学习机优良的泛化能力有机融合,以有效提高故障诊断精度。经实例对比分析表明 ...
雷帆 +4 more
doaj
Haiyang yu huzhao海洋水色遥感技术是观测海洋水色状况的高效工具，数十年来持续提供了全球海洋光学特性、水色和生物地球化学参数的重要数据。随着人工智能的快速发展，基于机器学习模型的水色遥感研究逐渐成为科研领域的新热点。本文回顾了海洋水色遥感中机器学习模型的现状与挑战，并评估了这些模型在大气校正、水色反演、碳循环及数据重构中的应用效果。本文重点综述了机器学习在海洋水色遥感应用中的进展。鉴于卫星传感器长期在轨运行中，可能遭受元器件老化等问题，本文强调了对遥感器进行持续定标和真实性检验的必要性 ...
陈 鹏 +6 more
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