[发明专利]基于深度强化学习的气体泄漏源自主搜索及定位方法有效
| 申请号： | 202011233584.9 | 申请日： | 2020-11-06 |
| 公开（公告）号： | CN112231964B | 公开（公告）日： | 2022-07-05 |
| 发明（设计）人： | 陈彬;赵勇;陈海亮;朱正秋;季雅泰;谢旭;程光权;朱晓敏;李小波;王锐;周鑫 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | G06F30/25 | 分类号： | G06F30/25;G06F30/27;G06K9/62;G06N7/00;G06N3/04;G06F111/08 |
| 代理公司： | 湖南兆弘专利事务所(普通合伙) 43008 | 代理人： | 谭武艺 |
| 地址： | 410073 *** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度强化学习的气体泄漏源自主搜索及定位方法，包括：1)建立泄漏气体正向扩散模型以及传感器探测模型；2)进行气体泄漏源搜索过程的建模；3)将建模得到的气体泄漏源搜索过程转换为马尔科夫决策过程，并设计状态特征；4)构建深度强化学习框架；5)利用深度强化学习训练寻源策略。本发明基于深度强化学习的气体泄漏源自主搜索及定位方法针对气体泄漏事件能够快速进行自主搜索与定位，具有较高效率与精度，具有适用范围广，搜索性能好，搜索时间短、速度快，湍流环境中鲁棒性强的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 强化 学习 气体 泄漏 源自 搜索 定位 方法 | ||
【主权项】：
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