一种基于强化学习的密炼温度迭代学习预测控制方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202411930998.5

申请日：

2024-12-26

公开(公告)号：

CN119758731A

公开(公告)日：

2025-04-04

发明(设计)人：

薄翠梅潘颖何文敏李俊

申请人：

南京工业大学

申请人地址：

210009 江苏省南京市鼓楼区新模范马路5号

IPC主分类号：

G05B13/04

IPC分类号：

代理机构：

南京天华专利代理有限责任公司 32218

代理人：

刘畅;徐冬涛

法律状态：

公开

国省代码：

江苏省南京市

引用

下载

收藏

法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2025-04-04	公开	公开
2025-04-22	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G05B 13/04申请日:20241226
2025-11-28	授权	授权

共 50 条

[1]

一种基于强化学习的密炼温度迭代学习预测控制方法 [P].

薄翠梅 ;

潘颖 ;

何文敏 ;

李俊 .

中国专利 :CN119758731B ,2025-11-28

[2]

一种基于强化学习的密炼过程智能模型预测控制方法 [P].

薄翠梅 ;

孙维涛 ;

何文敏 ;

李俊 .

中国专利 :CN120406110A ,2025-08-01

[3]

一种基于深度强化学习的综合能源系统模型预测控制方法 [P].

曾磊 ;

丁泉 ;

陈孝煜 ;

孟杰 ;

温鹏 ;

黄超 ;

赵国涛 .

中国专利 :CN119443674A ,2025-02-14

[4]

基于强化学习优化权重参数的无人车辆模型预测控制方法 [P].

苏波 ;

马锐翔 ;

郑莉 ;

马蓓 ;

夏昭阳 ;

刘懿纳 ;

赵铁瑞 ;

张柏华 ;

赵爱迪 ;

程帅 ;

李强强 ;

郭江华 ;

李春锁 .

中国专利 :CN120370790A ,2025-07-25

[5]

一种松散回潮机基于迭代学习优化的模型预测控制方法 [P].

邓红伟 ;

黄金 ;

方世杰 .

中国专利 :CN114326397A ,2022-04-12

[6]

一种松散回潮机基于迭代学习优化的模型预测控制方法 [P].

邓红伟 ;

黄金 ;

方世杰 .

中国专利 :CN114326397B ,2024-07-02

[7]

一种基于正交参数化LTV模型的迭代学习预测控制方法 [P].

徐祖华 ;

周建川 ;

赵均 .

中国专利 :CN104657549B ,2015-05-27

[8]

利用模型预测控制的逆向强化学习 [P].

赵金鑫 ;

张良俊 .

中国专利 :CN112906882A ,2021-06-04

[9]

利用模型预测控制的逆向强化学习 [P].

赵金鑫 ;

张良俊 .

美国专利 :CN112906882B ,2024-01-16

[10]

基于强化学习的线性系统数据驱动模型预测控制方法 [P].

孙中奇 ;

王倩 ;

夏元清 ;

潘俊安 ;

张金会 ;

戴荔 ;

翟弟华 ;

崔冰 ;

詹玉峰 ;

邹伟东 .

中国专利 :CN113721463A ,2021-11-30

← 1 2 3 4 5 →