这篇硕士论文是一次非常有趣且收获颇丰的经历。我通过在 ALTRAN 和 AIRBUS 实习获得的机会是一次不可忽视的经历,无论是在社会关系方面还是在发展我的技术技能方面。我要特别感谢电气安装部门的全体团队成员,感谢他们的热情帮助我融入这些公司;特别是我的两位导师 Nicolas PHILIPPE 和 Michel BAREILLE,感谢他们给予我的大力帮助。我还要感谢我在查尔姆斯理工学院的导师 Torbjörn THIRINGER,他以无比的耐心帮助我解决了所有困难的行政问题,并在硕士论文期间给予了我很大的支持。最后,我要感谢我的家人在我待在瑞典期间的支持,因为没有他们的帮助,这次美妙的冒险就不可能实现。
国际学位学生的学位验证国际学位学生在芬兰以外完成的学位的学生必须亲自在校园内介绍其原始教育文件。学位验证以及拿起IT证书和KELA餐卡以及签署可能的奖学金协议的签署,将于接下来的几个小时在VAASA周一26.8举行。在27.8星期二12–15。在8.30–12.30,星期三28.8。在星期一9-12。在星期三的10–11 4.9。在13–14星期五6.9。在12–13的位置:Tervahovi B203 DVV访问提供了更多信息,请在“欢迎文件夹”和/或通过电子邮件中提供更多信息。星期一2.9星期四5.9星期三11.9.2024
德国人是最大的财政空间及其领先的工业商品经营商的欧盟成员国,正在采取一种雄心勃勃的氢策略,旨在确立自己是绿色氢的主要技术提供商和进口商。其氢策略的成功不仅代表了实现欧洲气候中立愿景的关键因素,而且还代表了新兴全球氢经济的核心驱动力。本文对德国政策进行了详细的综述,强调了其主要的国际维度及其对全球可再生氢经济发展的影响。它概述了该战略的核心目标以及这些策略以来如何发展的策略。然后,它突出了该战略的制度基础,并讨论了其对战略实施的影响。接下来,它将继续概述干预的主要领域,并突出相应的政策工具。为此,我们借鉴了对160个氢政策工具的详细评估,这些评估已通过系统进行了分析和编码。这是对政府官员和主要执行机构的六次采访中收集的信息补充的。本文特别强调该战略的国际维度。虽然财务方面的意义不如国内氢相关的支出,但它代表了德国官员策略的一个定义特征,将其与欧盟的其他策略区分开来。本文结束了对德国方法在欧洲和全球发展的氢经济发展的主要含义的重新结束。它强调了系统政策评估的重要性,这是理解政策如何推动脱碳化的基础,而且是氢经济的可持续性和韧性。
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摘要 - Q学习已成为增强学习工具包的重要组成部分,因为它在1980年代的克里斯·沃特金斯(Chris Watkins)论文中引入了。在原始表格公式中,目标是精确地计算出折扣成本优化方程的解决方案,从而获得马尔可夫决策过程的最佳策略。今天的目标更为适中:在规定的功能类中获得近似解决方案。标准算法基于与1980年代公式相同的体系结构,其目的是找到一个求解所谓的投影贝尔曼方程的价值函数近似。虽然增强学习一直是一个活跃的研究领域,但几乎没有理论提供这些Q学习算法的融合条件,甚至存在该方程的解决方案。本文的目的是表明,只要函数类是线性的,并且用于训练的输入是ε-绿色策略的一种形式,并且具有足够小的ε。此外,在这些条件下,就界限参数估计而言,Q学习算法是稳定的。融合仍然是众多研究主题之一。
摘要:由于传感器技术、电信和导航系统的最新进展,多传感器信息融合算法在最先进的组合导航系统中具有关键重要性,本文提出了一种改进的创新容错融合框架。组合导航系统由四个传感子系统组成,即捷联惯性导航系统 (SINS)、全球导航系统 (GPS)、北斗二号 (BD2) 和天文导航系统 (CNS) 导航传感器。在这种多传感器应用中,一方面,有效融合方法的设计受到极大限制,特别是在没有关于系统错误特性的信息时。另一方面,开发准确的故障检测和完整性监测解决方案既具有挑战性又至关重要。本文通过联合设计故障检测和信息融合算法,解决了传统故障检测解决方案的敏感性问题以及无法获得精确已知的系统模型的问题。特别是,通过使用交互多模型 (IMM) 滤波器的思想,系统的不确定性将通过模型概率和使用所提出的基于模糊的融合框架进行自适应调整。本文还通过联合设计双状态传播器卡方检验和融合算法,解决了使用损坏的测量值进行故障检测的问题。使用两个并行运行的 IMM 预测器,并根据从融合滤波器接收到的信息交替重新激活,以提高所提出的检测解决方案的可靠性和准确性。通过将 IMM 与所提出的融合方法相结合,我们提高了检测系统的故障敏感性,从而显著提高了组合导航系统的整体可靠性和准确性。模拟结果表明,所提出的容错融合框架比传统框架具有更优异的性能。