[发明专利]一种基于强化学习的工艺参数优化方法在审
| 申请号： | 202310162833.7 | 申请日： | 2023-02-24 |
| 公开（公告）号： | CN116048028A | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 张超;于梦程;王昊;宋学官 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学 |
| 主分类号： | G05B19/418 | 分类号： | G05B19/418 |
| 代理公司： | 辽宁鸿文知识产权代理有限公司 21102 | 代理人： | 王海波 |
| 地址： | 116024 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于强化学习的工艺参数优化方法，属于工业设计技术领域。为了降低生产过程中的产品缺陷，通常需要调整工艺参数，该方法通过强化学习训练出一个对工艺参数的优化策略。步骤：1)通过不确定性量化，计算置信区间，将训练样本划分为高不确定性数据与低不确定性数据；2)使用低不确定性数据作为训练集，用神经网络拟合缺陷水平‑工艺参数的函数；3)训练强化学习模型；4)根据训练好的强化学习模型生成策略。本发明利用基于强化学习的机器学习方法训练出一个调优策略，能够解决在生产中对工艺参数的调控过程中人工调参的不可靠性，直接推荐出合适的工艺参数，避免多次调参带来的较高的试错成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强化 学习 工艺 参数 优化 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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