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龙图腾网恭喜京东城市(北京)数字科技有限公司申请的专利控制方法、装置、存储介质及电子设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113743603B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202010478055.9，技术领域涉及：G06N3/094；该发明授权控制方法、装置、存储介质及电子设备是由张玥;詹仙园;朱翔宇;霍雨森;殷宏磊;郑宇设计研发完成，并于2020-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本控制方法、装置、存储介质及电子设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种控制方法、装置、存储介质及电子设备。本申请实施例提供的控制方法，通过获取用于表征待控设备物理状态的状态检测参数，并将状态检测参数输入至预设强化深度学习模型中，以确定与状态检测参数相对应的控制指令，其中，该预设强化深度学习模型是通过实际测量值所构成的第一数据样本集以及根据预设仿真模型与第一数据样本集所确定的仿真模拟值所构成的第二数据样本集进行训练得到的，从而使得基于真实数据以及模拟数据相结合所得到的强化深度学习模型所确定的学习策略的分布更接近真实策略分布，提高基于该深度强化学习模型所确定的控制指令与实际情况的匹配度。

本发明授权控制方法、装置、存储介质及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种控制方法，其特征在于，包括：通过传感器获取状态检测参数，所述状态检测参数用于表征待控设备的物理状态；根据所述状态检测参数以及预设强化深度学习模型确定控制指令，所述控制指令用于控制所述待控设备，其中，所述预设强化深度学习模型根据第一数据样本集以及第二数据样本集训练得到，所述第一数据样本集为所述状态检测参数对应的实际测量值所构成的样本集；所述方法还包括：获取所述第一数据样本集；根据所述第一数据样本集以及所述预设仿真模型确定所述第二数据样本集；根据所述第一数据样本集以及所述第二数据样本集确定混合样本池；所述混合样本池用于训练所述预设强化深度学习模型；利用所述第一数据样本集对预设基准策略模型进行训练；确定训练后的基准策略模型与预设学习策略模型之间的策略分布差异；利用所述混合样本池训练所述预设学习策略模型、预设奖励价值模型以及预设安全价值模型，其中，所述策略分布差异作为所述预设学习策略模型、所述预设奖励价值模型以及所述预设安全价值模型的正则化项；当训练步数符合预设条件时，将训练后的学习策略模型作为所述预设强化深度学习模型。

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