摘要：近年来,使用深度强化学习解决作业车间调度问题的研究主要集中于构造法,通过将作业车间调度问题视为顺序决策问题,逐步选择调度节点从而得到完整的解。尽管这种算法思想已经取得了不小的成果,但仍面临奖励构造困难、解决方案质量不高的问题,因此这一方法的发展受到制约。针对这些问题,设计了一种基于图神经网络和近端策略优化算法的强化学习构造框架。同时,针对因训练与测试数据分布不一致而带来的次优解问题,还设计了一种修正交换算子,以保证解的质量。最后,为了证明算法的有效性,在公开数据集和生成的数据集上进行了实验。实验结果表明,所提算法在中小规模实例上的结果优于目前最好的强化学习框架,不仅充分发挥了构造式强化学习框架求解迅速的优势,还通过修正机制有效缓解了次优选择问题,缩短了实例的最大完成时间。

摘要：公交客流预测是公共交通规划和管理中的重要问题。虽然时空图卷积在地铁客流预测任务中获得了很好的预测效果,但是面对公交更复杂的线路、大规模的节点数据,现有的基于图卷积的空间建模方法将带来巨大的空间内存消耗。同时,公交客流量短时间范围内更可能受到瞬时交通状况的影响。为了解决这些挑战,提出了一种多尺度融合和动态自适应图的公交客流预测模型(MFDAG)。该模型融合客流、时刻和周信息以增加数据的特征维度,用动态自适应图的方法来学习不同站点之间的关系。进一步提出了一种多尺度融合传播的方法来表示复杂的空间依赖关系,同时设计了一种多尺度卷积传播的方法来学习不同尺度的时间依赖关系。在两个真实的客流数据集上进行了实验,并与其他交通预测方法进行了比较。实验结果表明,所提出的多尺度融合和动态自适应图的公交客流预测方法具有更高的预测准确度。

摘要：目的:探讨加强新生儿身份识别的护理安全管理措施,降低护理缺陷发生率。方法:设计护理安全管理条例、重视母婴身份识别关键环节管理,主要包括新生儿出生前、新生儿出生时、新生儿在院时、新生儿转出与出院时。结果:2015年温州医科大学附属第二医院出生的新生儿共8033人,所有新生儿均未发生身份识别不正确现象。结论:设计护理安全管理条例,重视母婴身份识别的关键环节,可以有效避免新生儿身份识别过程中不安全护理事件的发生,提高整体护理质量。

摘要：针对具有纯滞后特性多变量被控对象的特点，综合运用Ｓｍｉｔｈ预估控制、多变量解耦控制和最优控制，设计了相应的微机控制系统，将工业锅炉燃烧控制结果与常规ＰＩＤ控制以及自适应控制结果进行比较，该系统具有响应速度快、控制精确、无超调、稳定性好、抗干扰能力强等特点。

摘要：[目的]比较分析我区30～58岁的中层干部在5年间其心脑血管病危险因素的变化。[方法]在1997年和2002 年干部健康检查中,体检前均详细设计信访表内容,即时或邮寄交表,以供探讨日常运动、外餐、吸烟和饮酒等生活习惯与血 脂、血压、血糖、体质量指数等心脑血管病危险因素之间的关系,并分别设1997年血脂正常(84例)和血脂异常(372例)两组; 2002年血脂正常(135例)和异常(395例)两组,探讨两个5年间危险因子的变化。[结果]①两组平均年龄分别为(48.2±7.2) 岁和(47.4±7.6)岁(t=1.32,P=0.2)。②1997年与2002年两次体检高TC、高LDL-C和混合型高血脂症的发生率分别为 80.6％、82.8％、47.3％和72.4％、68％、38.7％,后者明显低于前者(P0.5)。⑤2002年外餐人数及外餐次数均少于1997年组,吸烟人数2002年血脂异常者明显减少(P <0.01)。[结论]2002年TC和LDL-C减少的原因可能与干部广泛接受电视和新闻媒体对健康教育。