基于深度强化学习的燃料管理方案的生成方法及装置

    公开(公告)号:CN116484730A

    公开(公告)日:2023-07-25

    申请号:CN202310442688.8

    申请日:2023-04-23

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的燃料管理方案的生成方法及装置,该方法包括:对于任一燃料管理方案,用核设计软件求解获得燃料管理方案的安全性参数和经济性参数;建立用于评价燃料管理方案的奖惩标准;利用深度强化学习网络基于权重修改燃料管理方案,获得新的燃料管理方案;确定燃料管理方案的奖惩值和新的燃料管理方案的奖惩值,并对两者的奖惩值进行比较;判断燃料管理方案是否满足安全性和经济性要求,若不满足则继续对深度强化学习网络进行训练。该方法及装置利用奖惩值量化强化学习网络输出的燃料管理方案的效果,便于提升强化学习网络的决策能力,同时可以更快地获得满足堆芯的安全性与经济性要求的燃料管理方案。

    基于NSCT的邻域特性区域化的红外与微光图像融合方法

    公开(公告)号:CN103530862B

    公开(公告)日:2016-06-22

    申请号:CN201310526331.4

    申请日:2013-10-30

    Abstract: 本发明针对微光环境下的同一场景红外与微光图像融合问题提出了一种利用邻域特性区域化处理的非下采样Contourlet变换融合方法。首先对红外和微光源图像进行多尺度、多方向分解;然后对低频系数采用一种邻域能量上改进的区域化能量加权融合规则,高频系数采用基于邻域能量区域化匹配的系数选择方案与邻域方差改进的区域方差取大融合规则;最后利用NSCT逆变换进行重构得到融合图像。本发明将像素级融合与特征级融合的优点有效结合起来,本发明不仅克服了传统图像融合产生的虚假轮廓现象,而且具有鲜明的红外目标指示特性及较好细节表现力。

    一种基于高斯二阶差分特征检测算子的图像拼接方法

    公开(公告)号:CN103593832A

    公开(公告)日:2014-02-19

    申请号:CN201310441567.8

    申请日:2013-09-25

    Abstract: 本发明针对存在一定程度的视点、旋转、比例和光照变化等情形的序列图像进行拼接。采用高斯二阶差分(D2oG)金字塔的过零点检测替代原有的高斯差分(DoG)金字塔的极值点检测提取尺度不变特征点,有效的简化了高斯金字塔的结构。首先,利用改进的SIFT算法提取图像特征点;然后,将提取出来的特征点通过BBF算法进行寻找粗匹配点对,并采用RANSAC算法对特征点匹配对进行提纯从而计算不变换矩阵H;最后,采用渐进渐出平滑算法完成图像的无缝拼接。实验结果表明,该方法提高了图像拼接的精确性和实时性,能较好的解决图像间存在光照、旋转、尺度变换、仿射等问题,实现无人工干预的自动拼接。

    基于NSCT的邻域特性区域化的红外与微光图像融合方法

    公开(公告)号:CN103530862A

    公开(公告)日:2014-01-22

    申请号:CN201310526331.4

    申请日:2013-10-30

    Abstract: 本发明针对微光环境下的同一场景红外与微光图像融合问题提出了一种利用邻域特性区域化处理的非下采样Contourlet变换融合方法。首先对红外和微光源图像进行多尺度、多方向分解;然后对低频系数采用一种邻域能量上改进的区域化能量加权融合规则,高频系数采用基于邻域能量区域化匹配的系数选择方案与邻域方差改进的区域方差取大融合规则;最后利用NSCT逆变换进行重构得到融合图像。本发明将像素级融合与特征级融合的优点有效结合起来,本发明不仅克服了传统图像融合产生的虚假轮廓现象,而且具有鲜明的红外目标指示特性及较好细节表现力。

Patent Agency Ranking