本文目录一览：
- 〖壹〗、强化学习+时序预测
- 〖贰〗 、地基承载力特征值的计算公式是什么?
- 〖叁〗 、目标跟踪基础——DeepSORT
- 〖肆〗、一道北大强基题背后的故事(五)——解数学题的数学模型是什么...
- 〖伍〗 、基于神经网络的SOC计算原理
- 〖陆〗 、基于状态监测信息价值的结构完整性管理
强化学习+时序预测
〖壹〗、方法核心：动态模型选取（DMS）框架该方法针对智能电网中短期负荷预测（STLF）的场景 ，提出强化学习驱动的动态模型选取机制 ，解决传统方法在不同条件下模型适配性差的问题 。其核心逻辑为：预测模型池构建：整合10个基于机器学习的先进时序预测模型（如LSTM 、XGBoost等），形成多样化模型集合 。
〖贰〗 、实际应用 本节课以简化版21点游戏为背景 ，展示了如何使用MC方法进行无模型情况下的价值评估。虽然代码实现可能较为复杂 ，但通过不断学习和实践，我们可以逐渐掌握这种方法并应用于实际问题中 。总结 本节课主要介绍了无模型预测中的蒙特卡洛学习和时序差分学习方法 。
〖叁〗、时序差分学习（TD学习）是强化学习中一种从不完整状态序列中学习的方法。TD学习通过合理的bootstrapping ，先估计当前状态在完整序列可能获得的回报 ，利用累进更新平均值的方法得出该状态的价值 。随后，通过不断采样持续更新此价值 。
〖肆〗、实验证明，达摩院新模型在电力 、交通 、气象等6个标准数据集上均取得最佳纪录 ，预测精准度较此前业界最佳模型分别提升18%（多变量）和26%（单变量）。近来该模型已走出实验室 ，在区域电网完成概念验证，明显提升电网负荷预测准确率。
〖伍〗、环境：LLM训练时面对的文本 、问题或query ，模型通过处理这些输入并生成反馈与环境交互 。交互（行为）：LLM的“动作 ”是时序预测的下一个token 。例如 ，输入“Today is ”，输出“Monday” ，则“Monday ”即为动作。长期累积奖励：奖励设计需综合考虑句子正确性 、语法合理性等 ，强调长期回报以避免局部最优 。
〖陆〗、论文《Reinforcement Learning Based Temporal Logic Control with Maximum Probabilistic Satisfaction》提出了一种结合强化学习（RL）与模型预测控制（MPC）的时序逻辑控制方法，用于解决环境或动作不可行（infeasible （env/act）场景下的控制问题 。
地基承载力特征值的计算公式是什么?
fak--地基承载力特征值；ηb 、ηd--基础宽度和埋深的地基承载力修正系数；γ--基础底面以下土的重度 ，地下水位以下取浮重度；b--基础底面宽度（m） ，当基宽小于3m按3m取值，大于6m按6m取值；γm--基础底面以上土的加权平均重度 ，地下水位以下取浮重度；d--基础埋置深度（m） ，一般自室外地面标高算起。
当地基的宽度超过3米或埋深超过0.5米时，地基承载力特征值的修正可以通过以下公式进行：fa = fak + nby（b - 3） + ndym（d - 0.5） 。
地基承载力=8*N-20（N为锤击数）地基承载力特征值fak是由荷载试验直接测定或由其与原位试验相关关系间接确定和由此而累积的经验值 。它相于载荷试验时地基土压力－变形曲线上线性变形段内某一规定变形所对应的压力值，其最大值不应超过该压力－变形曲线上的比例界限值。
目标跟踪基础——DeepSORT
DeepSORT是一种经典的多目标跟踪算法 ，它在SORT算法的基础上增加了级联匹配和深度关联的方法 ，利用目标的外观特征进行重识别（re-id），从而提高了跟踪的稳定性和准确性 。
SORT和DeepSORT是多目标跟踪中两个知名度比较高的算法 ，它们都以高效和准确而著称 。SORT算法主要依赖于运动信息进行跟踪 ，而DeepSORT则通过引入Deep Association Metric和外观信息，提高了对长时间遮挡目标的跟踪能力。这两个算法都为MOT领域的发展做出了重要贡献 ，并且为后续的算法研究提供了重要的借鉴和借鉴 。
DeepSort算法是在SORT算法的基础上进行了改进 ，主要解决了在长时间内跟踪遮挡物体时ID变化数量过多的问题 。它通过引入CNN提取物体外观特征，并结合卡尔曼滤波进行运动估计 ，实现了更加稳定的目标跟踪。核心组件 外观特征提取器 基于CNN模型在大型RE-ID行人数据集上训练。
DeepSORT的算法流程大致如下：外观特征提取 为了提取行人目标的外观特征 ，作者设计了一个CNN模型并在一个大规模的行人重识别数据集上进行离线训练，训练好的模型被用于在线跟踪时提取目标的外观特征 。
DeepSORT多目标跟踪算法的核心资料涵盖理论 、实现细节及代码解析 ，主要涉及距离度量方法、卡尔曼滤波 、SORT基础及代码实现 。以下是具体资料分类总结：基础理论与核心方法余弦距离与马氏距离 余弦距离：用于度量特征向量间的方向差异 ，适用于外观特征匹配。
一道北大强基题背后的故事(五)——解数学题的数学模型是什么...
总结解数学题的数学模型本质是状态机与博弈论的结合，其核心在于：分层推导：根据题目复杂度选取合适路径搜索策略 。逻辑与创意平衡：在严谨推导中融入合理猜想，突破思维定式 。模型化训练：通过抽象化复盘提升决策效率 ，避免盲目刷题。该模型不仅适用于解题 ，还可推广至其他需要逻辑推导的领域（如编程 、策略规划），是培养系统性思维的有效工具 。
025年北京大学强基计划考情概述测试时间：6月29日14：30-17：30 ，共3小时 。分组与科目：Ⅰ组、医学组：考试科目为数学 、物理 、化学 ，题型均为选取题，数学20道题 ，物理20道题 ，化学50道题，每科满分100分。试题难度基本为竞赛难度 ，数学、物理难度正常 ，化学难度较大 。
心态备考时心态：高考之前心态比较平稳，高考失误后一度认为与北大无缘 。高考成绩出来后 ，离强基考试只有四天 ，这四天是重新建立自信、放下包袱的过程，通过重新做之前错过的真题，分析解题方法 ，心态渐渐好转。考试时心态：要告诉自己有不会做的题很正常 。
北大强基数学题整体难度有所降低 ，但对非竞赛生仍有部分挑战，且选拔标准转向综合考察 。2025年数学试题难度特点2025年北大强基数学试题难度较往年明显下降 ，主要体现在题型结构调整上。
对基础学科不感兴趣的考生强基计划聚焦数学 、物理 、化学、生物及历史 、哲学 、古文字学等基础学科 ，强调“坐冷板凳 ”的钻研精神。若考生对基础学科无兴趣，仅因名校光环选取强基 ，可能导致学习痛苦且未来职业发展受限 。此外 ，强基计划原则上不支持入校后换专业，“先入学再转专业”的策略不可行 。
清华、北大强基计划校测笔试主要考察数学 、物理 、化学等学科的基础知识及竞赛难度内容 ，考试形式多为不定项选取题或单选题 ，且理科类考试难度普遍高于高考，接近竞赛一试或预赛水平。 以下是具体说明：清华大学考试内容：理科类专业：测试科目包含数学、物理 、化学 。文科类专业：测试科目包含数学 、语文、历史 。
基于神经网络的SOC计算原理
〖壹〗 、神经网络进行SOC计算的原理 神经网络进行SOC（State of Charge ，荷电状态）计算的原理 ，主要是基于其强大的非线性映射能力和自学习能力。通过对大量电池样本数据的训练，神经网络能够学习到电池放电过程中的电压 、电流等参数与SOC之间的复杂关系，从而实现对SOC的准确估算 。
〖贰〗、卡尔曼滤波算法 原理：基于电池动态模型 ，融合电压、电流噪声数据实现状态最优估计 。 优势：抗干扰能力强 ，精度可达±3%，适合波动大的场景。 局限：需精确电化学模型 ，计算资源消耗高 ，普通MCU难以负荷 。 神经网络算法 原理：通过大数据训练网络学习电压 、电流 、温度与SOC的非线性关系 。
〖叁〗、SOC算法通常基于电池的电压 、电流 、温度等参数进行估算。这些参数通过传感器实时采集，并输入到算法中进行处理 。算法会根据电池的特性和历史数据 ，对当前的SOC进行估算 ，并输出估算结果 。BP神经网络在SOC估算中的应用 BP神经网络是一种多层前馈神经网络，其特点在于信号的前向传播和误差的反向传播。
〖肆〗、卡尔曼滤波法 原理：基于电池动态模型 ，通过电压 、电流等实时数据迭代估算最优SOC值。 操作：需建立精准电池模型 ，结合算法实时迭代更新，受硬件算力限制 。 适用场景：复杂动态工况下抗干扰强 ，如混动车型频繁启停场景 。
〖伍〗 、Sigmoid核函数：源于神经网络 ，但应用较少。 改进的支持向量机算法为解决线性不可分问题或提升特定场景下的性能，SVM衍生出多种改进算法：最小二乘支持向量机（LSSVM）：将不等式约束转化为等式约束，通过求解线性方程组替代二次规划问题 ，显著降低计算复杂度 。
基于状态监测信息价值的结构完整性管理
〖壹〗、基于状态监测信息价值的结构完整性管理 ，是通过综合运用结构健康监测（SHM）技术 、智能信息处理方法 、物联网技术及BIM技术等，利用准确的状态监测信息来制定和优化结构完整性管理计划 ，确保结构的长期稳定性和安全性 。
〖贰〗、设备完整性管理与预测性维护系统是依托工业物联网 、大数据分析和人工智能技术构建的工业设备智能管理平台 ，通过全生命周期管理 、实时状态监测与智能决策，实现设备可靠性提升、运维效率优化和成本降低 ，推动工业运维模式向智能化转型。
〖叁〗、基于电气特征分析（ESA）的状态监测通过捕捉和分析设备运行时的电流 、电压信号 ，结合传感器技术 、数据采集与智能分析方法，实现设备健康状态评估和故障预测 。其具体实现步骤如下： 传感器安装：精准捕捉电气信号传感器类型：采用电流互感器和电压抽头传感器 ，安装于电机控制柜中 ，无需直接接触设备本体 。
〖肆〗、实现管理手段上从被动监管向主动监管，事后监督向事前监督和过程中监管的双转变。实现对基坑的支护结构及周边环境监测数据的自动采集 、实时传输 、自动预警功能 ，保证了监测数据的真实性、完整性 、及时性 。
〖伍〗 、预测性维护的主要步骤包括：数据收集：这是预测性维护的基础 ，具体体现在传感器和仪表的布置上 。传感器需要被精确地安装在设备的各个关键部位，以实时捕捉设备的运行状态信息。数据监测：收集上来的数据需要被传输到数据管理中心，进行实时的监测和分析 。
〖陆〗、多模态数据融合：引入非结构化数据（如客服通话记录 、APP操作行为） 。风险图谱：通过关联分析识别团伙风险（如多个客户共享还款账户）。结语行为评分卡（B卡）是信贷全生命周期管理的“中枢神经 ” ，通过动态追踪客户行为 、量化风险评分 ，实现风险控制与客户体验的平衡。
本文来自作者[hxkyw]投稿，不代表康养号立场，如若转载，请注明出处：https://wap.hxkyw.net/kangyang/5430.html
评论列表（4条）
我是康养号的签约作者“hxkyw”！
希望本篇文章《基于状态的特征计算(基于状态机)》能对你有所帮助！
本站[康养号]内容主要涵盖：康养号,生活百科,小常识,生活小窍门,百科大全,经验网,游戏攻略,新游上市,游戏信息,端游技巧,角色特征,游戏资讯,游戏测试,页游H5,手游攻略,游戏测试,大学志愿,娱乐资讯,新闻八卦,科技生活,校园墙报
本文概览：本文目录一览：〖壹〗、强化学习+时序预测〖贰〗、地基承载力特征值的计算公式是什么?〖叁〗 、目...