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申请/专利权人：余姚市机器人研究中心;浙江大学
摘要：本发明公开了一种基于数据挖掘和强化学习的冷柜节能控制方法，包括步骤1：基于历史信息的数据挖掘构建用户活动预测体，对用户活动进行预测；步骤2：构建基于长短时记忆LSTM网络的深度Q网络，并通过增加输入筛选层对LSTM网络进行改进，获取包含所述用户活动的冷柜当前状态，利用改进的LSTM网络建立控制策略，生成当前动作给冷柜，得到冷柜下一时刻的状态，深度Q网络获取下一时刻的状态及状态改变后生成的奖励信息，智能体根据奖励信息调整下一时刻动作；建立包含深度Q网络的上位机与冷柜的连接；步骤3：训练智能体，并设定奖励阈值，将所述奖励信息与阈值比对，若超过阈值，则得到最优控制策略；否则，继续进行训练。
主权项：1.一种基于数据挖掘和强化学习的冷柜节能控制方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1：基于历史信息的数据挖掘构建用户活动预测体，对用户活动进行预测；步骤2：构建基于长短时记忆LSTM网络的深度Q网络，并通过增加输入筛选层对LSTM网络进行改进，获取包含所述用户活动的冷柜当前状态，利用改进的LSTM网络建立控制策略，生成当前动作给冷柜，得到冷柜下一时刻的状态，深度Q网络获取下一时刻的状态及状态改变后生成的奖励信息，智能体根据奖励信息调整下一时刻动作；建立包含深度Q网络的上位机与冷柜的连接；步骤3：训练智能体，并设定奖励阈值，将所述奖励信息与阈值比对，若超过阈值，则得到最优控制策略；否则，继续进行训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 余姚市机器人研究中心 浙江大学 一种基于数据挖掘和强化学习的冷柜节能控制方法
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