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龍圖騰網(wǎng)恭喜大連理工大學(xué)申請的專利一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的工藝參數(shù)優(yōu)化方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN116048028B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202310162833.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G05B19/418；該發(fā)明授權(quán)一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的工藝參數(shù)優(yōu)化方法是由張超;于夢程;王昊;宋學(xué)官設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-02-24向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的工藝參數(shù)優(yōu)化方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的工藝參數(shù)優(yōu)化方法，屬于工業(yè)設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域。為了降低生產(chǎn)過程中的產(chǎn)品缺陷，通常需要調(diào)整工藝參數(shù)，該方法通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練出一個對工藝參數(shù)的優(yōu)化策略。步驟：1通過不確定性量化，計(jì)算置信區(qū)間，將訓(xùn)練樣本劃分為高不確定性數(shù)據(jù)與低不確定性數(shù)據(jù)；2使用低不確定性數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合缺陷水平?工藝參數(shù)的函數(shù)；3訓(xùn)練強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型；4根據(jù)訓(xùn)練好的強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型生成策略。本發(fā)明利用基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練出一個調(diào)優(yōu)策略，能夠解決在生產(chǎn)中對工藝參數(shù)的調(diào)控過程中人工調(diào)參的不可靠性，直接推薦出合適的工藝參數(shù)，避免多次調(diào)參帶來的較高的試錯成本。

本發(fā)明授權(quán)一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的工藝參數(shù)優(yōu)化方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的工藝參數(shù)優(yōu)化方法，其特征在于，包括以下幾個步驟：第一步，輸入包含工藝參數(shù)與對應(yīng)的產(chǎn)品狀態(tài)的數(shù)據(jù)集作為原始樣本數(shù)據(jù)；第二步，使用生成對抗網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練不確定性量化模型FGAN，其中模型FGAN包括生成器與判別器；再基于FGAN的生成器生成的樣本確定不確定性置信區(qū)間[q1,q2]，判斷數(shù)據(jù)的不確定性量化值，進(jìn)而得到低不確定性數(shù)據(jù)集；第三步，利用低不確定性數(shù)據(jù)集訓(xùn)練，采用基于DQN算法的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，得到動作-值函數(shù)，作為Q函數(shù)；第四步，根據(jù)第三步得到的Q函數(shù)QΘx,a推出工藝參數(shù)優(yōu)化策略；使用隨機(jī)性策略，在選擇動作時，依照概率隨機(jī)選擇，其中，QΘxt,a表示在工藝參數(shù)值為xt時選擇動作a時對應(yīng)的累計(jì)獎賞期望，表示使QΘxt,a達(dá)到最小的動作a對應(yīng)的累計(jì)獎賞期望；根據(jù)策略優(yōu)化的過程為：首先輸入測試樣本x0，每次迭代中先根據(jù)pa選擇動作a，再根據(jù)動作a更新工藝參數(shù)；經(jīng)過多次迭代后，滿足最終更新后的工藝參數(shù)xterminal對應(yīng)的不確定性量化值fxterminal在[q1,q2]內(nèi)，且缺陷的預(yù)測值Fxterminal低于1-RFx0，其中x0為樣本的初始工藝參數(shù)值；第五步：測試使用該策略時輸入待優(yōu)化樣本，根據(jù)第四步的策略迭代優(yōu)化后輸出推薦的新參數(shù)。

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