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基于深度强化学习的微纳结构优化设计方法

被引：0
专利类型：
发明
申请号：
CN202510280012.2
申请日：
2025-03-11
公开(公告)号：
CN120220912A
公开(公告)日：
2025-06-27
发明(设计)人：
刘磊 黄磊
申请人：
清华大学 上海映芯谐振机电科技有限公司
申请人地址：
100000 北京市海淀区清华园
IPC主分类号：
G16C60/00
IPC分类号：
G16C10/00 G06N3/092
代理机构：
济南知来知识产权代理事务所(普通合伙) 37276
代理人：
程先萍
法律状态：
公开
国省代码：
北京市 市辖区
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法律状态
法律状态公告日 法律状态 法律状态信息
2025-06-27 公开 公开
2025-07-15 实质审查的生效 实质审查的生效IPC(主分类):G16C 60/00申请日:20250311
共 50 条
[1]
基于深度强化学习的连续微流控生物芯片多环节联合优化设计方法 [P]. 
刘耿耿 ;
焦鑫悦 ;
潘友林 ;
陈建利 .
中国专利 :CN120952045A ,2025-11-14
[2]
基于深度强化学习和骨架约束的药物分子优化设计方法 [P]. 
罗海彬 ;
贾茜 ;
黄姝姮 ;
杨坤坤 ;
肖凯翔 .
中国专利 :CN119400294A ,2025-02-07
[3]
一种基于深度强化学习的车间调度优化设计方法 [P]. 
曹婷婷 .
中国专利 :CN118331200A ,2024-07-12
[4]
一种考虑制造约束的红外窗口微纳结构强化学习优化设计方法 [P]. 
童振 ;
李晓鹏 ;
张瑞涛 ;
龚正 .
中国专利 :CN120893292A ,2025-11-04
[5]
基于深度强化学习的DIDS任务调度优化方法 [P]. 
赵旭 ;
薛涛 ;
江晋 .
中国专利 :CN113641496A ,2021-11-12
[6]
基于深度强化学习的激光功率参数优化方法 [P]. 
张凯 ;
朱继伟 ;
任冰冰 ;
汪国强 ;
李建森 ;
邹志永 .
中国专利 :CN120145855A ,2025-06-13
[7]
一种基于深度强化学习的翼型优化设计方法 [P]. 
屈峰 ;
段少凯 ;
孙迪 ;
惠心雨 ;
白俊强 .
中国专利 :CN115618497A ,2023-01-17
[8]
一种基于深度强化学习的翼型优化设计方法 [P]. 
屈峰 ;
段少凯 ;
孙迪 ;
惠心雨 ;
白俊强 .
中国专利 :CN115618497B ,2025-03-21
[9]
一种基于深度强化学习的零碳建筑优化设计方法 [P]. 
陈平 ;
张杰 .
中国专利 :CN114692265A ,2022-07-01
[10]
基于深度强化学习的逆变器效率优化方法 [P]. 
王佳宁 ;
杨仁海 ;
姚张浩 ;
彭强 .
中国专利 :CN114172403A ,2022-03-11
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