价值-项目间隔和项目呈现时间对价值导向元记忆的影响

采用选择性任务范式,用2个实验考察价值-项目间隔和项目呈现时长对价值导向元记忆的影响。实验1考察不同价值-项目间隔(无,1s,2s)时被试的选择性记忆指标SI和记忆成绩。结果发现,随价值-项目间隔增加,被试的记忆选择性逐渐下降,间隔1s时对高价值项目的选择性仍存在,但间隔2s时消失;实验2选取实验1的两种价值-项目间隔(无,1s)条件,延长其项目呈现时间至4.5s,考察项目呈现时间对价值导向元记忆的影响。结果发现,两种价值-项目间隔条件下记忆选择性水平(SI)均显著降低,但对高价值项目的选择性加工优势并没消失。结论:价值导向元记忆受价值-项目间隔和项目呈现时间的影响。

记忆推理的放射源抓取机器人运动规划

针对机器人抓取铅罐内部放射源时,因铅罐的半封闭和强辐射环境导致机器视觉难以应用于放射源抓取的问题,提出一种记忆推理的强化学习抓取方法.基于机器视觉构建智能机器人抓取系统运动学模型,采用力觉反馈实现智能机器人与铅罐内部环境的交互,通过对历史抓取数据的记忆推理决策,实现对放射源的自主抓取.在机器人操作系统中使用Gazebo仿真器,分别采用蒙特卡罗采样法和基于记忆推理的强化学习抓取方法进行仿真.结果表明,基于记忆推理的强化学习抓取方法的平均抓取效率比蒙特卡罗采样法高84.67%,能高效地解决铅罐内部放射源的自主抓取问题.

基于LSTM-DT模型的低碳工业互联网网络安全态势平台

低碳工业互联网网络安全态势平台的网络拓扑结构具有一定的限制性,导致节点之间的通信受到约束,使得平台吞吐量较小,无法满足相应的吞吐量需求。为此,提出基于长短时记忆-决策树(Long Short-Term Memory-DecisionTree,LSTM-DT)模型的低碳工业互联网网络安全态势平台设计研究。将GF-PR6K可编程控制面板作为硬件装置;利用长短期记忆网络,在记忆当前时刻低碳工业互联网网络状态信息的基础上,在下一时刻有选择地传递或遗忘低碳工业互联网网络的隐藏状态,最大限度降低低碳工业互联网网络安全态势分析阶段的冗余计算量,利用DT对低碳工业互联网网络状态序列信息进行综合。在测试结果中,设计平台吞吐量不仅呈现出了随着测试互联网网络构成及规模的增加逐渐增大的特点,且对应的涨幅明显,当节点之间通信距离由15 m增加至50 m时,对应的吞吐量增幅仅为1.00 kb。