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公开(公告)号:CN119721275A
公开(公告)日:2025-03-28
申请号:CN202510212991.8
申请日:2025-02-26
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Epsilon‑greedy策略的量子纠缠链路选择方法,首先设置量子纠缠链路选择过程中的各初始参数,运行网络基准测试得到所有纠缠链路的初始保真度,记录并更新保真度集合,最后基于Epsilon‑greedy策略进行迭代,根据迭代结果确定节点A和节点B之间的最高平均保真度的链路,完成量子纠缠链路选择。本发明的方案利用强化学习中的Epsilon‑greedy策略,通过探索和利用的平衡来优化量子链路的选择和保真度的估计,根据网络基准测试结果更新链路保真度估计,从而完善未来的链路选择,不仅能快速识别最佳量子链路,而且能在较低的量子资源消耗下,提供准确的保真度估计。
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公开(公告)号:CN116578808A
公开(公告)日:2023-08-11
申请号:CN202310394433.9
申请日:2023-04-13
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于速度补偿的城轨车辆走行部面阵测温优化方法,该方法具体为:获取原始数据,包括被测对象的实际温度值、测温对象的移动速度以及使用热像仪获得的采集温度值,将每组温度作差得到温差;以速度、温差作为数据对象进行拟合,设定总误差阈值,提取数据的分段点,将数据进行分段;基于分段点,计算并确定出包含分段点的区间即分段点区间和不包含分段点的区间即主分段区间,并确定拟合方程;采用拉格朗日数乘法,将各段拟合曲线平滑连接,获得完整速度补偿拟合曲线,完成城轨车辆走行部面阵测温。本发明使用了分段拟合曲线的方法,保证了补偿曲线对于各速度段都能完美补偿,提高了热像仪测量高速物体温度的准确性。
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