基于深度强化学习的自动驾驶车辆控制策略研究

摘    要

本文主要研究了在物联网中基于迁移学习的安全管理技术。物联网作为互联网的重要组成部分，其连接的设备非常庞大，同时对安全的需求也越来越迫切。本文分析了当前物联网安全面临的挑战和问题，探讨了如何有效提高物联网的安全性能。在此基础上，本文提出了一种基于深度迁移学习方法的物联网安全管理系统，并进行了相关实验验证。该系统在保证数据保密性的前提下，能够对攻击行为进行有效检测和威胁预测，并取得了良好的性能表现。总的来说，本文的研究成果为物联网安全领域的发展做出了贡献。未来，我们将继续探索更加先进的安全管理技术，为保障物联网的安全稳定发展做出更多的努力。

关键词：物联网 、安全管理 、迁移学习

目录

摘    要 1
1前言 1
2 有关的技术和原理 2
2.1无人驾驶仪 2
2.2深层再励学习的理论基础 2
2.3再励学习中的价值函数和策略网 2
3深层再励学习的控制方法研究 3
3.1接收换能器的数据处理 3
3.2模型的优化和控制策略的产生 3
3.3模拟试验及分析 3
4基于增强学习的无人车控制算法在无人车系统中的应用 3
4.1车内资料的处理和分析 3
4.2基于真实情景的最优控制策略 4
4.3道路真实状况的模拟与分析 4
5结语 4
参考文献 5
 

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