[发明专利]参数设定方法、装置、电子装置及存储介质

权利要求书

1.一种参数设定方法，所述方法包括：

获取历史加工数据，所述历史加工数据包括物料的历史目标参数和多种历史参考参数；

预处理所述历史加工数据，以得到样本数据；

对所述样本数据进行训练，得到回归模型；

依据所述回归模型，得到初步加工数据，所述初步加工数据包括初步目标参数和初步参考参数；

对所述初步目标参数进行调整，得到中间目标参数，所述初步参考参数和所述中间目标参数形成中间加工数据；

依据所述历史加工数据、中间加工数据和强化学习算法，构建强化学习模型；

获取实际参考参数；

依据所述实际参考参数和所述强化学习模型确定需要设定的实际目标参数；

其中，所述历史参考参数、初步参考参数均包括制程参数和结果参数，所述构建所述强化学习模型包括：

依据所述历史参考参数、初步参考参数的制程参数确定状态空间；

依据所述历史目标参数、中间目标参数确定动作空间；

依据所述历史参考参数、初步参考参数的结果参数确定多个阈值范围；

确定每个阈值范围的权值，依据所述每个阈值范围的权值确定奖惩空间；

依据所述状态空间、动作空间及奖惩空间确定强化学习模型。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述回归模型，得到初步加工数据包括：

依据所述回归模型和所述历史参考参数，得到初步目标参数，将历史参考参数设置为初步参考参数。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述回归模型，得到初步加工数据包括：

获取新的参考参数，依据所述回归模型和所述新的参考参数，得到初步目标参数，将新的参考参数设置为初步参考参数。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述回归模型，得到初步加工数据包括：

依据所述回归模型和所述历史参考参数，得到第一初步目标参数，将历史参考参数设置为第一初步参考参数；

获取新的参考参数，依据所述回归模型和所述新的参考参数，得到第二初步目标参数，所述第一初步参考参数和所述新的参考参数设置为所述初步参考参数，所述第一初步目标参数和第二初步目标参数设置为所述初步目标参数。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述样本数据进行训练，得到回归模型包括：

依据非监督式聚类算法对所述样本数据进行分类，以得到多个子样本数据；

依据监督式算法和所述多个子样本数据，构建每个所述子样本数据对应的回归模型。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述依据所述回归模型，得到初步加工数据包括：

获取初步加工数据的初步参考参数，计算所述初步参考参数与所述多个子样本数据的相似度；

根据所述相似度选择部分的子样本数据对应的回归模型；

依据所述初步参考参数和所述部分的子样本数据对应的回归模型，得到初步目标参数，所述初步参考参数和所述初步目标参数形成初步加工数据。

7.如权利要求1所述的方法，所述预处理包括低方差滤波筛选、高相关滤波筛选及F_regrssion筛选中的至少一种。

8.如权利要求1所述的方法，所述对所述初步目标参数进行调整，得到中间目标参数包括：

接收用户输入的推荐目标参数；

依据所述推荐目标参数调整所述初步目标参数，以得到中间目标参数。

9.如权利要求8所述的方法，

所述依据所述推荐目标参数调整所述初步目标参数，以得到中间目标参数包括：

获取所述初步目标参数对应的初步加工结果；

获取所述推荐目标参数对应的推荐加工结果；

依据公式a＝(推荐目标参数*初步加工结果)/(初步目标参数*推荐加工结果)，确定修正参数a；

依据中间目标参数＝a*初步目标参数，以获得中间目标参数。