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陈焕文; 谢丽娟; 谢建平;
中国电子学会;
激励学习; 预测; 神经网络; TD方法; BP方法;
机译:自然TD学习:基于自然测量梯度的增强学习方法,使用TD奖励中的TD误差
机译:自然TD学习:基于自然政策梯度的增强型学习方法,利用折扣折扣中的TD错误
机译:基于LM-BP神经网络与学习率相结合的BOF预测模型
机译:通过将丰富的语言知识和机器学习方法结合起来,实现高性能的单词歧义消除。
机译:灰色模型与BP神经网络相结合的混合方法在中国乙肝预测中的应用
机译:这项研究的背景是,在印度尼西亚航空高中Curug Tangerang的文凭III飞机工程学习计划(TPU学习计划)的学习飞机系统故障排除的学生中,无故障性能的表现很差。由于旨在提供学习经验的学习旨在采取正确的步骤对飞机系统进行故障排除而没有模块指导的故障,因此该学习受模拟器准备情况,学生准备情况和模块有效性的因素影响。初步研究表明,成绩不佳的原因是该模块无法指导学生正确无误地进行故障排除。这项研究的目的是确定学习疑难解答的当前状态,设计可以提高无故障性能的学习模块,制定学习步骤,进行无故障性能评估,并分析使用学习模块的影响。使用研究与开发方法论,通过初步研究,模块的计划和准备以及模块的开发和测试三个主要研究阶段,对11个批次III文凭III的56名学生进行了研究,直到发现有效地改善无故障性能的模块。更广泛的试验结果。通过与讲师的访谈,课程文件和模块的学习文件,对学生的问卷调查,学习结果测试和实际观察来进行数据收集。研究结果是一个有效的学习模块,可提高无限制性能,这是通过在有限且较宽的测试中通过统计计算t-计数t-t表显示的结果以及在每个试验阶段的平均值均得到提高而得出的。这一增加表明,新模块内容的开发将通过增加故障排除中子能力的实现,即识别损坏,确定损坏程度,消除损坏以及修理或更换零件,从而对提高无故障性能的实现产生重大而有效的影响。
机译:结合变分局部分析和预测系统(vLaps)分析与微移数据同化:方法和初步结果。
机译:通过使用可视化的长期记忆(VLTM)来实现更有效的记忆学习的学习系统,方法是通过结合界面运行特征或语音来实现幻灯片显示的执行,字符或声音连接到图像或非常短的视频中,并且由于更新而出现的音频,智能电话,平板终端或个人计算机,并检测眨眼或眼动,以便用作开关
机译:用机器学习和系统预测钻井速度来预测钻井率的构造方法
机译:用于学习主轴或驱动主轴的电动机的误差预测的机器学习装置和机器学习方法,以及包括该机器学习装置的误差预测装置和误差预测系统
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