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基于深度强化学习的故障诊断系统及其方法

被引：0
专利类型：
发明
申请号：
CN202511318424.7
申请日：
2025-09-16
公开(公告)号：
CN120791813B
公开(公告)日：
2025-11-14
发明(设计)人：
李向丽 周林成
申请人：
苏州工学院
申请人地址：
215500 江苏省苏州市常熟市南三环路99号
IPC主分类号：
B25J9/16
IPC分类号：
G06F18/241 G06N3/092 G06N3/09 G06N3/088
代理机构：
南京图亿时代专利代理事务所(普通合伙) 32716
代理人：
蒋威
法律状态：
实质审查的生效
国省代码：
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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
2025-11-04 实质审查的生效 实质审查的生效IPC(主分类):B25J 9/16申请日:20250916
2025-10-17 公开 公开
2025-11-14 授权 授权
共 50 条
[1]
基于深度强化学习的故障诊断系统及其方法 [P]. 
李向丽 ;
周林成 .
中国专利 :CN120791813A ,2025-10-17
[2]
基于深度强化学习的动态感知与自适应决策故障诊断系统 [P]. 
王孟旭 ;
刘少清 ;
季振山 ;
肖炳甲 ;
刘自结 ;
郭和茹 .
中国专利 :CN119884980A ,2025-04-25
[3]
基于深度强化学习的动态感知与自适应决策故障诊断系统 [P]. 
王孟旭 ;
刘少清 ;
季振山 ;
肖炳甲 ;
刘自结 ;
郭和茹 .
中国专利 :CN119884980B ,2025-06-20
[4]
一种基于深度强化学习的设备智能故障诊断系统 [P]. 
余梅凤 ;
文聪 .
中国专利 :CN115576733A ,2023-01-06
[5]
基于深度学习的新能源设备故障诊断系统 [P]. 
尹臣 ;
彭玲利 .
中国专利 :CN119272088A ,2025-01-07
[6]
一种基于深度学习的主氦风机故障诊断系统及方法 [P]. 
王苗苗 ;
董毓晖 ;
邢艳平 ;
崔超 ;
姜峰 ;
严义杰 ;
王健 ;
常重喜 .
中国专利 :CN119150085A ,2024-12-17
[7]
一种基于深度神经网络的设备故障诊断系统 [P]. 
唐振宇 ;
陈嵩 ;
张玺 ;
赵栋栋 ;
施杰 ;
黄众 .
中国专利 :CN117972313A ,2024-05-03
[8]
故障诊断系统 [P]. 
铃木幸太 ;
小松干生 .
中国专利 :CN110118932A ,2019-08-13
[9]
故障诊断系统 [P]. 
铃木幸太 ;
小松干生 .
中国专利 :CN109997087B ,2019-07-09
[10]
故障诊断系统 [P]. 
铃木幸太 ;
小松干生 .
日本专利 :CN118795330A ,2024-10-18
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