摘要：屋顶绿化是近年来兴起的一种降低建筑能耗、改善城市环境的新技术。但是,屋顶载荷、防渗漏以及日常管理措施等问题一直是困扰屋顶绿化的几个难题。文中设计了一种基于多参数的屋顶智能绿化管理系统,通过对屋顶温度、光照、土壤湿度的实时测量,实现了无人状态下屋顶绿化的喷灌、遮荫。实验结果表明,系统具有较高的可靠性,能够有效地实现屋顶绿化的智能管理。

摘要：无线传感器网络能够实时监测覆盖区域内各种物理量的动态变化情况,在军事、环境监测等领域获得了广泛应用。由于无线链路的时变特性、网络结构的动态变化等因素,使得无线传感网的路由设计一直是研究的热点和难点。当前的路由算法主要是基于单目标的性能优化,算法性能随着应用的差异产生很大的不同。针对多参数系统在实际情况中的应用需求,以传包率、时延、抖动、吞吐量、能耗等为衡量指标,结合模糊理论,提出一种基于GRC的多参数均衡的路由机制。实验结果表明,基于GRC的方法可以有效选择最优化算法,依据评估结果动态选择最优化算法,在中等流量情况下,系统能够获得32%的整体性能增益。方法实现了算法性能的定量分析、性能排序,结果可以为无线传感网性能评估提供一定的理论依据,也可以为算法优化提供方向。

摘要：针对深度确定性策略梯度算法中双网络结构的不稳定及单评论家评估不准确的问题,提出基于多重指数移动平均评估的DDPG算法。介绍EMA-Q网络和目标Q网络合作得出目标更新值,对多个评论家给出的Q值求平均,降低单评论家评估的不准确性。样本池部分引入双重经验回放方法,采用两个样本池分别存储不同的经验,提高算法的收敛性能。将所提算法及原始DDPG算法分别实验于经典的Pendulum问题和Mountain Car问题中。实验结果表明,与传统的DDPG算法相比,所提算法准确性更好,稳定性更高,收敛速度明显提升。

摘要：现代人类90%的生命周期在室内度过,因此,室内环境质量不仅影响到室内滞留人员的工作效率,也直接与其身体健康具有很高相关性。本文针对室内热舒适度评价机制不足的问题,依据FAHP(Fuzzy Analytic Hierarchy Process)热舒适度评价模型设计一种基于51单片机和蓝牙无线通信协议的室内环境热舒适度感知系统。系统用单片机、温湿度传感器、光强传感器采集环境参数并采用FAHP算法得到室内环境热舒适度测量值与标准舒适值的权重比,比值为1时表明当前环境为最舒适状态。系统包括软件系统和硬件系统。通过无线蓝牙模块将数据发送到电脑上的虚拟服务器以实现数据在个人网页上显示的功能。实验结果,系统能够将室内环境热舒适度量化,并给出舒适度排序结果。结果可用于室内建筑热环境评估,也可以为建筑节能提供理论依据。

摘要：针对强化学习方法训练能耗控制系统时所存在奖赏稀疏的问题,将一种基于自监督网络的深度确定策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)方法应用到建筑能耗控制问题中.首先,处理状态和动作变量作为自监督网络前向模型的输入,预测下一个状态特征向量,同时将预测误差作为好奇心设计内部奖赏,以解决奖赏稀疏问题.然后,采用数据驱动的方法训练建筑能耗模型,构建天气数据作为输入、能耗数据作为输出.最后,利用基于自监督网络的DDPG方法求解最优控制策略,并以此设定空气处理装置(air handling unit,AHU)的最优排放温度,减少设备能耗.实验结果表明,该方法能够在保持建筑环境舒适的基础上,实现较好的节能效果.

摘要：针对传统人脸识别门禁中识别率不高的情况,设计了一种具有环境针对性的可靠人脸识别网络,采用卷积神经网络技术和基于TCP/IP的云应用技术,对人脸识别过程中的人脸提取进行了改进,采用了先进的MTCNN模型,实验结果表明,在2代和10代训练后识别结果收敛效果不明显,存在较大梯度,20代时训练后结果收敛,准确率逼近100%,loss值也逼近0%,表明20代训练模型确实已经完全收敛,且训练的拟合速度适中,既没有出现过快或者梯度消失的现象,也没有出现过慢或者不收敛甚至反升的情况,可以说模型的学习率也已经取到最佳效果;经工程测试,该系统具有更高的识别准确性和注册兼容性,可以满足小区、公司等人员数量不多且较为固定的场所的应用需求。