一种基于多智能体协同的主动强化学习故障诊断方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202511010551.0

申请日：

2025-07-22

公开(公告)号：

CN120850045A

公开(公告)日：

2025-10-28

发明(设计)人：

陈超蒋江松刘佳林王一凡樊薇许桢英韩丽玲

申请人：

江苏大学

申请人地址：

212013 江苏省镇江市京口区学府路301号

IPC主分类号：

G06F18/241

IPC分类号：

G06F18/213 G06N3/092 G06T11/20 G06T7/11 G06N3/048 G06N3/0464 G01M13/04 G01D21/02

代理机构：

南京智造力知识产权代理有限公司 32382

代理人：

汪芬

法律状态：

公开

国省代码：

江苏省镇江市

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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
2025-10-28	公开	公开
2025-11-14	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06F 18/241申请日:20250722

共 50 条

[1]

一种基于联邦强化学习的多智能体协同决策方法 [P].

王帅 ;

龙浩然 ;

罗吉润 ;

沈怡 .

中国专利 :CN120745684A ,2025-10-03

[2]

一种基于深度强化学习的多智能体协同导航方法 [P].

袁济民 ;

张文博 ;

姜超颖 ;

李林 ;

龙璐岚 ;

王海舰 .

中国专利 :CN116579372B ,2025-07-25

[3]

基于边缘-中心混合优化多智能体强化学习故障诊断方法 [P].

房晓雪 ;

熊晓芸 ;

李厚贇 .

中国专利 :CN120804844A ,2025-10-17

[4]

基于边缘-中心混合优化多智能体强化学习故障诊断方法 [P].

房晓雪 ;

熊晓芸 ;

李厚贇 .

中国专利 :CN120804844B ,2025-12-23

[5]

一种基于强化学习的多智能体协同动态目标拦截决策方法 [P].

陈邦彦 ;

苏洋 .

中国专利 :CN121069790A ,2025-12-05

[6]

一种多智能体协同强化学习方法、终端及存储介质 [P].

漆舒汉 ;

张书豪 ;

王轩 ;

张加佳 ;

吴宇琳 ;

王强 ;

施少怀 ;

侯晓涵 .

中国专利 :CN116226662B ,2024-02-09

[7]

基于主动深度强化学习的滚弯机故障诊断方法 [P].

吴亚丽 ;

吴学金 ;

周傲然 ;

王梓人 ;

杨延西 .

中国专利 :CN118245908A ,2024-06-25

[8]

基于深度强化学习的水下多智能体协同围捕方法及装置 [P].

刘妹琴 ;

石晓博 ;

魏平 ;

兰剑 ;

陈霸东 .

中国专利 :CN118153431A ,2024-06-07

[9]

基于多智能体协同强化学习的动态设备品质评估方法 [P].

易立 ;

毛宇 ;

邓楚杭 ;

赵筑雨 ;

吴显锋 .

中国专利 :CN119671383A ,2025-03-21

[10]

基于强化学习多智能体协同的卫星服务组合选择方法及系统 [P].

陆佳纬 ;

王鹏飞 ;

王尚广 .

中国专利 :CN118798306A ,2024-10-18

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