恭喜材料科学姑苏实验室戴圣然获国家专利权
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龙图腾网恭喜材料科学姑苏实验室申请的专利基于扩展卡尔曼滤波和强化学习的束线站参数优化方法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：CN119474620B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202510053213.9，技术领域涉及：G06F17/11；该发明授权基于扩展卡尔曼滤波和强化学习的束线站参数优化方法是由戴圣然;王思宇;蒋建慧;张俊斌;方子君;吴爽设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于扩展卡尔曼滤波和强化学习的束线站参数优化方法在说明书摘要公布了：本申请涉及强化学习技术领域，尤其涉及一种基于扩展卡尔曼滤波和强化学习的束线站参数优化方法，包括基于初始策略和预设的目标状态从环境中随机选择初始状态并进行采样，收集多条由连续经验四元组组成的轨迹数据；在第一轮采样使用收集到的轨迹数据训练概率神经网络得到状态转移模型；对于每条轨迹数据结合状态转移模型开展扩展卡尔曼滤波，使用滤波后的下一时刻状态替换进每条轨迹数据的经验四元组中并保存进经验回放池；使用DDPG算法从经验回放池中随机采样经验四元组并对策略进行学习更新获得新的策略，依此循环直至策略学习完成。本申请能够缓解系统误差带来的影响，提高状态估计的准确性，从而使得策略的学习更为精准。
本发明授权基于扩展卡尔曼滤波和强化学习的束线站参数优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于扩展卡尔曼滤波和强化学习的束线站参数优化方法，其特征在于，所述方法包括：基于初始策略和预设的目标状态，从束线站系统所在环境中随机选择若干初始状态并进行采样，收集多条由连续经验四元组组成的轨迹数据；在第一轮采样中，使用收集到的轨迹数据训练概率神经网络得到状态转移模型；对于每条轨迹数据，结合所述状态转移模型开展扩展卡尔曼滤波，使用滤波后的下一时刻状态替换进每条轨迹数据的经验四元组中并将新的经验四元组保存进经验回放池；使用DDPG算法从所述经验回放池中随机采样经验四元组并对当前策略进行学习更新，获得新的策略，依此循环直至策略学习完成。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人材料科学姑苏实验室，其通讯地址为：215000 江苏省苏州市工业园区若水路388号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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