[发明专利]一种基于深度强化学习的物理模型校准方法及系统在审
| 申请号： | 202310177140.5 | 申请日： | 2023-02-28 |
| 公开（公告）号： | CN116187189A | 公开（公告）日： | 2023-05-30 |
| 发明（设计）人： | 李晓瑜;陆超;杨彩琼;周秋宇;钱伟中;郑德生;周永 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学;中国航发四川燃气涡轮研究院 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27 |
| 代理公司： | 成都华风专利事务所(普通合伙) 51223 | 代理人： | 张巨箭 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度强化学习的物理模型校准方法及系统，包括：从物理实验中观测到多通道的实验数据，并根据所述实验数据构建物理模型；将所述实验数据输入到深度学习模型中，通过深度学习模型对实验数据进行预测得到预测值；将所述预测值作为物理模型的中间变量参与物理模型的计算，得到仿真值；根据所述仿真值优化所述深度学习模型。本发明中深度学习模型的输出用于优化物理模型，物理模型的输出反馈优化深度学习模型形成嵌入式的融合模型，保证物理模型校准成功。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 物理 模型 校准 方法 系统 | ||
【主权项】：
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