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申请/专利权人：上海交通大学
摘要：本发明公开了一种基于深度强化学习算法的介入式微型轴流血泵的控制方法，包括：根据介入式微型轴流血泵的工况环境，构建智能体交互环境；确定智能体对应策略的状态空间和动作空间，并设计合适的奖励函数；建立与训练基于深度强化学习算法的血泵控制策略，求解血泵转速优化问题；提取训练好的策略模型，根据不同的自然心脏活动状态和主动脉压值之差及溶血指数和血小板活化水平，借助基于深度强化学习算法的血泵控制策略给出血泵转速的最优解，进行网络策略验证。本发明提高了对介入式微型轴流血泵转速控制的实时性，并在不同工作参数条件下实现泵速的自适应控制。
主权项：1.一种基于深度强化学习算法的介入式微型轴流血泵的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、根据介入式微型轴流血泵的工况环境，构建智能体交互环境；步骤2、确定智能体对应策略的状态空间和动作空间，并设计合适的奖励函数；步骤3、建立与训练基于深度强化学习算法的血泵控制策略，求解血泵转速优化问题；步骤4、提取训练好的策略模型，根据不同的自然心脏活动状态和主动脉压值之差及溶血指数和血小板活化水平，借助基于深度强化学习算法的血泵控制策略给出血泵转速的最优解，进行网络策略验证。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海交通大学 基于深度强化学习算法的介入式微型轴流血泵的控制方法
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