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龙图腾网恭喜深圳迪曼深度科技有限公司申请的专利基于动作概率的电机设计方法和电机设计装置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：CN114117865B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202111469337.3，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权基于动作概率的电机设计方法和电机设计装置是由洪子临;林绢华设计研发完成，并于2021-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动作概率的电机设计方法和电机设计装置在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种基于动作概率的电机设计方法，本申请实施例方法包括：获取用户输入的电机要求信息；通过所述电机要求信息得到第一状态，所述第一状态表示电机的每个几何尺寸和每个电磁数据均有唯一值的电机状态；根据第一权重矩阵和所述第一状态，计算得到候选动作的概率；基于所述概率，确定目标动作，所述目标动作为所述候选动作中的一个动作；输出包括所述目标动作的信息的电机设计信息。

本发明授权基于动作概率的电机设计方法和电机设计装置在权利要求书中公布了：1.一种基于动作概率的电机设计方法，其特征在于，包括：获取用户输入的电机要求信息；通过所述电机要求信息得到第一状态，所述第一状态表示电机的每个几何尺寸和每个电磁数据均有唯一值的电机状态；根据第一权重矩阵和所述第一状态，计算得到候选动作的概率，所述第一权重矩阵为经人工智能网络训练得到的矩阵，所述候选动作表示对所述电机的其中一个几何尺寸的操作；基于所述概率，确定目标动作，所述目标动作为所述候选动作中的一个动作；输出包括所述目标动作的信息的电机设计信息；所述通过所述电机要求信息得到第一状态之后，所述根据第一权重矩阵和所述第一状态，计算得到候选动作的概率之前，所述方法还包括：1.1、将所述第一状态确定为第二状态；1.2、根据所述第二状态和第一动作得到第三状态和奖励，所述第一动作为随机动作，所述第三状态为所述第二状态采取所述第一动作后的状态，所述奖励表示所述第二状态到所述第三状态的评估；1.3、将所述第二状态保存至状态数组，将所述第一动作保存至动作数组，将所述奖励保存至奖励数组；1.4、判断所述状态数组中状态的数量是否小于上限值，所述上限值为预设的值；1.5、若大于或等于，则确定所述状态数组中状态的数量已达所述上限值；1.6、若小于，则将所述第三状态确定为所述第二状态；返回执行步骤1.2至步骤1.4，直到执行步骤1.5为止；根据所述状态数组、所述动作数组和所述奖励数组计算得到回报数组，所述回报数组包括多个累计回报，所述累计回报表示对应动作的综合评估；根据所述状态数组、所述动作数组和所述回报数组确定训练数据，所述训练数据包括训练状态、训练动作和训练累计回报，所述训练状态为所述状态数组中的一个状态，所述训练动作为所述训练状态采取的动作，所述训练累计回报与所述训练动作相对应；2.1、将随机初始化的矩阵确定为第二权重矩阵；2.2、基于预设的状态价值函数，通过所述训练状态、第二动作和所述第二权重矩阵计算得到状态价值，所述第二动作表示所有预设的动作，所述状态价值表示处于所述训练状态时所述电机的性能水平；2.3、基于预设的状态价值函数，通过所述训练状态、所述训练动作和所述训练累计回报计算所述状态价值函数对所述第二权重矩阵的梯度；2.4、通过所述第二权重矩阵和所述梯度进行计算，得到第三权重矩阵；2.5、判断所述状态价值的倒数是否小于预设阈值；2.6、若是，则将所述第三权重矩阵确定为所述第一权重矩阵；2.7、若否，则将所述第三权重矩阵确定为所述第二权重矩阵，且将所述状态数组中的另一个状态确定为所述训练状态；返回执行步骤2.2至步骤2.5，直到执行步骤2.6为止。

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