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摘 要:本发明公开了一种基于深度强化学习的封装地过孔打孔分布优化方法。通过对实际封装模型的像素分析转换成高阶二元矩阵;通过深度神经网络建立了打孔位置分布到辐射屏蔽性能之间的关系并训练,获得预测网络;通过Double DQN模型的深度强化学习网络不断打孔探索,并通过过程二的预测网络反馈回馈值来训练深度强化学习网络,完成最优的打孔位置分布。本发明方法给出的最终优化结果较同数量地过孔的人工打孔设计有显著的性能和效率提升,并突破了传统的处理方式,在相关电磁问题的分布式问题中具有较高的迁移性,能给出高性能的优化分布方案。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010969194.1 | 专利名称: | 一种基于深度强化学习的封装地过孔打孔分布优化方法 |
申请日: | 2020-09-15 | 申请/专利权人 | 海宁利伊电子科技有限公司 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 浙江省嘉兴市海宁市海宁经济开发区双富路28号D座5楼509室 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F30/398搜分类 人工智能搜索 |
公开/公告日: | 2021-01-26 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN112270158A | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |