陈建平

作品数：28被引量：92H指数：6
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供职机构：苏州科技大学更多>>
发文主题：建筑能耗控制系统网络强化学习算法环境模型更多>>
发文领域：自动化与计算机技术建筑科学文化科学生物学更多>>
发文期刊：《计算机工程与设计》《计算机系统应用》《模式识别与人工智能》《计算机工程与应用》更多>>
所获基金：国家自然科学基金江苏省自然科学基金江苏省高校自然科学研究项目苏州市科技计划项目(应用基础研究计划)更多>>
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基于证据和图推理的文档级关系抽取方法:以医学关系为例
《计算机工程》2025年第1期106-117,共12页周雪阳 傅启明 陈建平 陈延明 陆悠 王蕴哲 
国家重点研发计划(2020YFC2006602);国家自然科学基金(62102278,62072324);江苏省高等学校自然科学研究项目(21KJA520005);江苏省重点研发计划(BE2020026);江苏省研究生教育教学改革项目;江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX23_3321)。
针对生物医学文献句式冗长、实体密集从而导致关系抽取复杂度高、难度大的问题,提出一种证据路径增强的图推理框架(EPE-GR)。首先建立一种引入结构化偏差的图注意力机制(B-GAT)增强图推理中信息聚合的指向性,结合提及级和实体级图建模...
关键词：关系抽取 图推理 路径推理 证据增强 图注意力机制 多头注意力机制 
化学物质诱导疾病关系抽取:基于证据聚焦的图推理方法
《计算机科学》2024年第10期351-361,共11页周雪阳 傅启明 陈建平 陆悠 王蕴哲 
国家重点研发计划(2020YFC2006602);国家自然科学基金(62102278,62072324);江苏省高等学校自然科学研究项目(21KJA520005);江苏省重点研发计划(BE2020026);江苏省研究生教育教学改革项目;江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX23_3321)。
针对现有方法在挖掘化学物质与疾病之间的相互作用关系时存在过多地关注全局信息而忽略少量的证据线索和局部提及交互的问题,提出了一种基于证据聚焦的提及水平文档级关系抽取方法(Evidence Focused Mention U-shaped Network,EF-MUnet...
关键词：关系抽取 证据聚焦 强化学习 自注意力机制 生物医学 
基于事件驱动深度强化学习的建筑热舒适控制
《计算机应用研究》2024年第2期527-532,539,共7页李竹 傅启明 丁正凯 刘璐 张颖 陈建平 
国家重点研发计划资助项目(2020YFC2006602);国家自然科学基金资助项目(62102278,62172324,61876217,61876121);江苏省高等学校自然科学研究项目(21KJA520005);江苏省重点研发计划资助项目(BE2020026);江苏省自然科学基金资助项目(BK20190942);江苏省研究生教育教学改革项目。
住宅暖通空调系统通常耗用大量能源,同时也极大地影响居住者的热舒适性。目前,强化学习广泛应用于优化暖通空调系统,然而这一方法需要投入大量时间和数据资源。为了解决该问题,提出了一个新的基于事件驱动的马尔可夫决策过程(event-driv...
关键词：强化学习 事件驱动 暖通空调 住宅建筑 热舒适 
结合注意力机制与深度强化学习的超短期光伏功率预测被引量：8
《计算机应用》2023年第5期1647-1654,共8页丁正凯 傅启明 陈建平 陆悠 吴宏杰 方能炜 邢镔 
国家重点研发计划项目(2020YFC2006602);国家自然科学基金资助项目(62102278,62072324,61876217,61876121,61772357);江苏省高校自然科学基金资助项目(21KJA520005);江苏省重点研发计划项目(BE2020026);江苏省自然科学基金资助项目(BK20190942)。
针对传统光伏(PV)功率预测模型受功率随机波动性影响以及易忽略重要信息导致预测精度低的问题,将注意力机制分别与深度确定性策略梯度(DDPG)和循环确定性策略梯度(RDPG)相结合提出了ADDPG和ARDPG模型,并在此基础上提出一个PV功率预测框...
关键词：深度强化学习 注意力机制 光伏功率预测 深度确定性策略梯度 循环确定性策略梯度 
基于DDPG模型的建筑能耗控制方法被引量：3
《计算机应用与软件》2023年第2期40-47,共8页周鑫 陈建平 傅启明 
国家自然科学基金项目(61772357,61672371);江苏省研究生科研创新计划项目(SJCX18-0881)。
针对居民建筑能耗逐渐增加、传统控制方法效率低下的问题,提出一种基于深度确定性策略梯度的建筑能耗控制方法。该方法利用深度强化学习模型,将建筑电力使用问题建模为强化学习的控制问题,解决负荷降低和成本最小化的问题。根据某开源...
关键词：深度强化学习 深度确定性策略梯度 策略优化 建筑节能 
基于分类DQN的建筑能耗预测被引量：1
《计算机系统应用》2022年第10期156-165,共10页李可 傅启明 陈建平 陆悠 王蕴哲 吴宏杰 
国家重点研发计划(2020YFC2006602);国家自然科学基金(61876121,61876217,62072324);江苏省重点研发计划(BE2020026);江苏省高校自然科学基金(21KJA520005)
本文提出一种可用于建筑能耗预测的基于KNN分类器的DQN算法——K-DQN.其在利用马尔科夫决策过程对建筑能耗进行建模时,针对大规模动作空间问题,将原始动作空间缩减进而提高算法的预测精度及收敛速率.首先,K-DQN将原始动作空间平均划分...
关键词：分类 能耗预测 动作空间 深度强化学习 
基于双池DQN的HVAC无模型优化控制方法被引量：2
《智能科学与技术学报》2022年第3期426-444,共19页马帅 傅启明 陈建平 冯帆 陆悠 李铮伟 裘舒年 
国家重点研发计划基金资助项目(No.2020YFC2006602);国家自然科学基金资助项目(No.62072324,No.61876217,No.61876121,No.61772357);江苏省重点研发计划基金资助项目(No.BE2020026)。
在HVAC控制领域,基于模型的最优控制方法得到了学者的广泛研究与验证,但是该方法高度依赖模型的准确性、大量历史数据的收集以及传感器的部署。针对上述问题,结合EnergyPlus、实际系统参数以及历史数据,构建HVAC优化控制模型,并提出一...
关键词：深度强化学习 无模型优化控制 HVAC系统 建筑节能 
面向精准化教学的大数据分析方法研究与探索被引量：3
《大学（研究与管理）》2022年第5期125-128,共4页王蕴哲 陆悠 陈建平 
国家自然科学基金项目(NSFC:62102278)“表示学习与注意力机制下意境图谱增强的时变网络可视化方法研究”。
在传统教学范式中,教师通过书本、黑板和多媒体课件等工具将经验知识传授给学生。为了改善学生只能被动接收单向信息的弊端,教师很难实时收集和分析综合性学情数据,更无法实现因材施教精准化教学改革。本研究借助大数据技术,利用各种数...
关键词：大数据 精准教学 学情分析 
小样本场景下的强化学习研究综述
《南京师范大学学报（工程技术版）》2022年第1期86-92,共7页王哲超 傅启明 陈建平 胡伏原 陆悠 吴宏杰 
国家重点研发计划项目(2020YFC2006602);国家自然科学基金项目(62072324、61876217、61876121、61772357、62073231、61902272);江苏省重点研发计划项目(BE2017663)。
根据小样本问题背景,将小样本场景分成两类,第一类场景追求更专业的性能,第二类场景追求更通用的性能.一般在知识泛化过程中,不同的场景对知识载体的需求有着明显的倾向性.针对小样本学习方法,以知识载体的角度,将其分为使用过程性知识...
关键词：强化学习 小样本学习 元学习 迁移学习 终身学习 知识泛化 
基于自监督网络的DDPG算法的建筑能耗控制被引量：1
《计算机系统应用》2022年第2期161-167,共7页殷雨竹 陈建平 傅启明 陆悠 吴宏杰 
国家重点研发计划(2020YFC200660);国家自然科学基金(62072324,61876217,61876121,61772357);江苏省重点研发计划(BE2017663)。
针对强化学习方法训练能耗控制系统时所存在奖赏稀疏的问题,将一种基于自监督网络的深度确定策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)方法应用到建筑能耗控制问题中.首先,处理状态和动作变量作为自监督网络前向模型的输入,...
关键词：强化学习 自监督网络 DDPG算法 能耗控制 
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