摘要：在当今5G或未来无线通信中,广泛采用智能新材料和深度学习算法,在提高波谱利用率、降低能源消耗等方面,开始展现出诱人的发展态势.本文以毫米波和大容量多输入所输出(multiple-input multipleoutput,MIMO)无线网络数据集作为移动通信场景,研究信道模型估计.进一步引入具有少量反射单元可灵活配置的大规模智能表面,设计了以信道特征参数为输入、以可达接收速率为输出标签的多感知神经元网络模型.综合应用包括仿真基准、智能超表面、深度学习等技术,仿真评价了智能超表面的反射单元组成、有源单元数量,以及发射功率、训练数据集大小等因素对移动用户可达速率的影响,计算结果表明,通过这些选项的适当设计,能增加深度学习在无线网络环境特性感知方面应用的有效性.

摘要：综述化工过程实时优化方法的研究现状和发展动态,内容包括工业自动化系统的一般结构、实时优化基本原理、实时优化的设计方法及需解决的一些问题等.实时优化功能介于工厂自动化系统的计划/调度与基础控制功能中间,扮演实现预期经济目标的角色,即在满足安全、质量、环保和设备约束的条件下,降低消耗或提高利润.实时优化是把实际测量信息反馈到基于模型的最优规划问题中,借助串联结构,实现包括多个相关基础反馈回路在内的最优反馈控制功能.将测量信息用于提高模型准确度、修正最优规划问题、直接构造控制输入等,不断发展形成了实时优化的不同设计方法.算法的收敛性、在线性能评估、集成化应用支撑技术开发等代表了实时优化发展的方向.