-
公开(公告)号：CN119323164A
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202411849819.5
申请日：2024-12-16
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于离散元柔性杂草模型的除草效果定量分析方法，属于农业机械领域。所述方法包括将除草机构模型导入虚拟土槽，设置运动参数并仿真除草作业过程，所述虚拟土槽包括基于离散元方法建立的柔性杂草模型和土壤模型；对比仿真除草作业效果与实际除草作业效果，若满足第一预设阈值，则进行下一步，反之，重新建立虚拟土槽；构建除草机构作业效果定量分析所需传感器，包括杂草质量传感器和土壤流失传感器；建立除草机构作业效果定量分析模型，所述分析模型基于构建的传感器获得除草刀的受力情况，土壤在除草过程中的运动速度，杂草切除率，和作业动土率。所述方法能够定量分析除草刀的作业性能，促进了除草机械化的发展。
-
公开(公告)号：CN119323164B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411849819.5
申请日：2024-12-16
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于离散元柔性杂草模型的除草效果定量分析方法，属于农业机械领域。所述方法包括将除草机构模型导入虚拟土槽，设置运动参数并仿真除草作业过程，所述虚拟土槽包括基于离散元方法建立的柔性杂草模型和土壤模型；对比仿真除草作业效果与实际除草作业效果，若满足第一预设阈值，则进行下一步，反之，重新建立虚拟土槽；构建除草机构作业效果定量分析所需传感器，包括杂草质量传感器和土壤流失传感器；建立除草机构作业效果定量分析模型，所述分析模型基于构建的传感器获得除草刀的受力情况，土壤在除草过程中的运动速度，杂草切除率，和作业动土率。所述方法能够定量分析除草刀的作业性能，促进了除草机械化的发展。
-
公开(公告)号：CN117829251A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311756663.1
申请日：2023-12-19
Applicant: 同济大学 , 中国科学院数学与系统科学研究院 , 中国科学院自动化研究所
IPC: G06N3/092 , G06F18/214
Abstract: 本申请提供一种基于多目标强化学习的策略信息生成方法及装置，方法包括：获取候选对象集合中的候选个体的历史数据；基于历史数据采用多目标强化学习算法构建策略神经网络模型；利用强化学习网络中的样本训练策略神经网络模型，以得到训练模型；利用训练模型进行计算以获得近似帕累托前沿；利用近似帕累托前沿生成帕累托最优曲线；根据风险收益曲线，生成与用户输入的风险收益需求信息对应的策略信息。本申请的策略信息生成方法，通过将多目标优化引入到强化学习方法中，可获得同时考虑收益和风险的组合帕累托最优前沿，满足更多用户的需求，以解决投入策略无法满足多种需求偏好的问题。
-
-
Search Results
3
records
(took 0.023 seconds)
