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稀貴金屬	稀土稀土礦稀土氧化物稀土金屬釹鐵硼小金屬銻鉍銦鍺鎵硒鉭鋯貴金屬白銀
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華東	上海上海保稅區(qū)江蘇南京無錫徐州常州蘇州南通連云港淮安鹽城揚州鎮(zhèn)江泰州宿遷南京港宜興浙江杭州寧波溫州紹興湖州嘉興金華衢州臺州麗水舟山安徽合肥蕪湖蚌埠淮南馬鞍山淮北銅陵安慶黃山阜陽宿州滁州六安宣城池州亳州福建福州廈門漳州泉州三明莆田南平龍巖寧德江西南昌九江上饒撫州宜春吉安贛州景德鎮(zhèn)萍鄉(xiāng)新余鷹潭山東濟南青島淄博棗莊東營煙臺濰坊濟寧泰安威海日照濱州德州聊城臨沂菏澤萊州港龍口港黃島前灣港董家口港日照港青島港威海港煙臺港鄒平萊蕪
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強化學習單元匹配循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)及其訓練和預測方法

658 編輯：管理員來源：中冶有色技術網(wǎng)

2023-03-19 06:49:10

本發(fā)明涉及一種強化學習單元匹配循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)及其訓練和預測方法，包括循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡、強化學習單元和單調趨勢識別器，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡包括輸入、輸出和多個隱層，隱層包括多個隱層節(jié)點，單調趨勢識別器判斷由輸入構建的時間序列的趨勢狀態(tài)，強化學習單元為根據(jù)輸入時間序列的趨勢狀態(tài)，選擇一個隱層層數(shù)和隱層節(jié)點數(shù)與其變化規(guī)律相適應的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡。本發(fā)明通過判斷輸入時間序列的趨勢狀態(tài)，用趨勢狀態(tài)和不同隱層層數(shù)及隱層節(jié)點數(shù)分別表示Q值集的狀態(tài)與動作，根據(jù)更新后的Q值集來選擇執(zhí)行最優(yōu)的動作，增強了RLUMRNN的泛化能力和收斂速度，本發(fā)明應用于旋轉機械的剩余壽命預測的精度高。

聲明：

“強化學習單元匹配循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)及其訓練和預測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業(yè)用途，請聯(lián)系該技術所有人。

我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)