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eess.SY
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新的迁移学习模型提升建筑控制性能
研究人员开发了一种新颖的零样本迁移学习方法，用于建筑物的模型预测控制（MPC）。该方法利用在基于激励的运行数据上预训练的广义模型，这些数据专门探测建筑物的状态-动作空间。当在未经微调的情况下应用于 32 个模拟目标建筑物时，这些基于激励的模型表现出卓越的控制性能，比在线基于线性模型的 MPC 提高了 6.4%，比 PI 控制器提高了 36.9%。通过消除对特定目标数据的需求，该方法显著降低了在建筑行业部署 MPC 的成本和复杂性。
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新的AS-DDTO方法增强了用于目标识别的移动传感
研究人员开发了一种名为主动感知延迟决策轨迹优化（AS-DDTO）的新方法，用于移动传感系统。该方法通过将信息获取项集成到轨迹规划中来增强目标识别，旨在收集能够实现更早识别的数据。AS-DDTO支持贝叶斯和一致候选集更新，数值模拟表明其性能优于标准DDTO，尤其是在传感条件不确定和预算有限的情况下。