Incorporation of Perception-based Information in Robot Learning Using Fuzzy Reinforcement Learning Agents

Robot learning in unstructured environments has been proved to be an extremely challenging problem, mainly because of many uncertainties always present in the real world. Human beings, on the other hand, seem to cope very well with uncertain and unpredictable environments, often relying on perception-based information. Furthermore, humans beings can also utilize perceptions to guide their learning on those parts of the perception-action space that are actually relevant to the task. Therefore, we conduct a research aimed at improving robot learning through the incorporation of both perceptionbased and measurement-based information. For this reason, a fuzzy reinforcement learning (FRL) agent is proposed in this paper. Based on a neural-fuzzy architecture, different kinds of information can be incorporated into the FRL agent to initialise its action network, critic network and evaluation feedback module so as to accelerate its learning. By making use of the global optimisation capability of GAs (genetic algorithms), a GA-based FRL (GAFRL) agent is presented to solve the local minima problem in traditional actor-critic reinforcement learning. On the other hand, with the prediction capability of the critic network, GAs can perform a more effective global search. Different GAFRL agents are constructed and verified by using the simulation model of a physical biped robot. The simulation analysis shows that the biped learning rate for dynamic balance can be improved by incorporating perception-based information on biped balancing and walking evaluation. The biped robot can find its application in ocean exploration, detection or sea rescue activity, as well as military maritimeac tivity.     

2005年油价上涨压力将缓解

自2004年年初开始，国际原油市场笼罩在供求紧张的阴影之下，油价一度出现的螺旋式大幅攀升牵动了世界各国经济决策层的神经。市场分析家们认为，随着世界经济增长速度放慢，2005年油价上涨的压力有望得到缓解。     

基于AGA的SVM需水预测模型研究

需水预测是一个由城市人口、工业水平、社会经济水平共同作用的多因素、多层次的复杂非线性系统.其结果将直接影响受区域水资源承载力约束的产业结构、布局形态等决策.作为一种集中参数预报方法,支持向量机方法具有对未来样本的较好的泛化性能,对于这类资料缺乏、系统结构尚欠清晰的问题可以取得较好的模拟和预测结果.基于此,本文将支持向量机方法引入需水预测领域,建立了需水预测支持向量机模型.同时,本文将加速遗传算法和支持向量机方法耦合起来,构造了支持向量机模型参数的自适应优化算法.模型在珠海市的应用实例表明:与简单遗传算法比较,AGA的模型参数寻优效率更高;与BP神经网络模型相比,SVM模型较好地解决了小样本、经验性等问题,并取得了较高的预测精度.     

贝类神经内分泌学研究进展

双壳类的神经系统通常由3对神经节组成,即脑神经节、足神经节和脏神经节。近几年的研究已经在贝类神经节及其他组织中发现了许多具有激素作用的生物活性物质,其中大多为生物活性肽类(BAP)。它们大多以某种脊椎动物激素类似物来命名,这一方面反映了其同源性,另一方面也是因为它们的确具有相似的特性和作用。 生殖的神经内分泌调控在动物界是十分广泛的,贝类也不例外。双壳类动物与脊椎动物神经内分泌作     

取代苯磺酰基磷酰二胺酯化学结构与生物活性的关系

对18种N-烷基-O（或S）烷基-N′-取代-N′-取代苯磺酰基磷酰二胺酯化合物做了杀菌（包括海洋病菌）、杀虫及昆虫谷氨酸电位和谷氨酸受体通道的测试，表明；部分化合物有较强的杀菌、杀虫效果，其机制不同于其它有机磷杀菌、杀虫剂；而且它们的生物活性与结构的QSAR计算结果相一致。     

N,N''''-双癸酰基乙二胺二乙酸钠的合成与性能研究

以乙二胺和氯乙酸为原料,在低温常压下合成乙二胺二乙酸(EDDA),再以EDDA与癸酰氯反应制得N,N'-双癸酰基乙二胺二乙酸钠.采用核磁共振波谱确证了其结构;对产品的临界表面张力、起泡及稳泡能力、乳化能力及润湿渗透性能进行表征.在25℃时,N,N'-双癸酰基乙二胺二乙酸钠溶液的临界表面张力为28.1mN/m,临界胶束浓度为1.6×10-3 mol/L.显示出该产品有优良的起泡稳泡性能、乳化性能及润湿渗透性能,是1种优良的表面活性剂.     

两个N—酰基神经鞘氨醇的分离和结构鉴定

从南海细枝竹节珊瑚Ｉｓｉｓ ｍｉｎｏｒｂｒａｃｈｌａｓｔａ及柔软肉芝软珊瑚Ｓａｒｃｏｐｈｙｔｏｎ ｍｏｌｌｅ中各分离得到一固体化合物Ｉ与Ⅱ，经光谱数据分析及化学方法分析鉴定Ｉ为一个含有三个双键的Ｎ－酰基神经鞘氨醇（首次是从柳珊瑚中分离得到的含多个不饱和键的Ｎ－酰基神经鞘氨醇）；Ⅱ为一个新的含有两个双键的Ｎ－酰基神经鞘氨醇。     

从受训神经-模糊模型中提取知识

本文对用于模式分类、函数逼近、参数估计的多层感知器 (MLPs)给出 1个清晰的关于内部行为的解释。作者以单隐层的 MLP为例 ,论述了关于 MLP的内部行为的半线性分析理论。对受训的MLP,将隐层单元的输出分别定义为网络输出的正、负“内部分量”;定义内部分量的连接权重集为给定问题的“内部判别模式”;建立了 MLP和模糊集相结合的新模型 ;分析了 MLP的结构为 N- 2 - 1和N- H- 1 ,给出权重初始化的方法 ;提出了 1种从受训神经 -模糊模型 (NFMs)中提取知识的全新的具有实用价值的方法。     

东方对虾PENAEUS ORIENTALIS和三疣梭子蟹PORTUNUS TRITUBERCULATUS中枢神经系统解剖及十足目动物腹神经的形态比较

1、东方对虾的脑神经节由两对神经节合并组成，由它发出二对触角脑神经，一对视神经和一对皮肤神经。2、东方对虾的食道下神经节由五对神经节合并组成，由它发出五对附肢神经。3、东方对虾的腹神经链共有十一对神经节，其中除第五对由两对神经节合并组成并发出两对附肢神经外，余者各自发出一对附肢神经。4、东方对虾的胸动脉孔位手腹神经链的第四与第五对神经节之间的神经干上．5、三疣梭子蟹脑神经节结构与东方对虾相似。6、三疣梭子蟹的胸神经团由食道下神经节和腹神经链的所有神经节合并组成，所有口部、胸部、及腹部附肢神经，均由它发出。7、十足目动物腹神经链的演化，表现在神经节的不断合并上。其趋向是：首先胸部神经节逐渐与食道下神经节合并，形成胸神经团，其次腹部神经节逐渐前移并与胸神经团合并，最后食道下神经节与腹神经链所有神经节合并，形成完整神经团。     

沸石,福尔马林,增加细菌和充气对总氨氮的影响

水产养殖池氨的浓度高时,对鱼、虾的生长和存活即低。许多渔民和虾农都观察池子的总氯氮(TAN)浓度,而且发现浓度超过每升2或3毫克时,就要采取多种措施来减少TAN的浓度。最通常的方法是换水、充气和使用沸石,有时也使用福尔马林和产生的细菌。换水能稀释氨的浓度,对于水源充分的大水体,是有效的。充气是排氨到空气中,但研究结果表明,没有显著的排除效率。天然和合成沸石是