基于强化学习的数字开关电源神经网络控制器训练方法

著 录 项 目：

摘     要：本申请属于强化学习技术领域。本申请提供一种基于强化学习的数字开关电源神经网络控制器训练方法。本公开实施例针对数字开关电源的神经网络控制器设计，无需进行数学建模，可以仅利用对训练过程的设计和控制实现优良的控制效果。利用基于可调参数的高斯奖励函数可以实现对控制性能以及电压过冲进行量化调整，设计出符合性能指标的控制器。

• 1． 买家选定所需专利，确认国家手续办理方，下单，确认交易合同；
  2． 卖家确认专利可交易；
  3． 买家支付交易款项到平台；
  4． 买卖双方签订《专利转让委托书》、《转让协议》、《解除代理委托书》各一式两份并提交给办理国家手续方；
  5． 办理国家手续方提交办理官方手续，国家知识产权局1个月左右下发《著录项目变更手续合格通知书》；
  6． 买家确认收到《专利证书》、《著录项目变更手续合格通知书》；
  7． 平台把交易款项支付给卖家，至此专利转让合同完成。
  

• 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）
  	专利转让委托书（需盖公章）一式两份	专利转让委托书（需签字）一式两份
  	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）
  	解除代理委托书（需盖公章）一式两份（如专利通过代理机构申请）	解除代理委托书（需签字）一式两份（如专利通过代理机构申请）
  	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
  	专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件	专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件
  	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

• 申请号	专利名称	发布日期
  2022104510760	【发明】结合进化多目标及进化多任务的检测模型优化方法及系统	2025/09/10
  2018100279319	【发明】一种针对目标路段的机动车尾气浓度连续时间预测方法	2025/09/10
  202110472438X	【发明】一种支持孤子波传导的神经纤维等效电路	2025/09/09
  2020112995196	【发明】一种基于生成对抗网络的多相关时间序列预测系统及方法	2025/08/27
  2025104821960	【发明】基于强化学习的数字开关电源神经网络控制器训练方法	2025/08/22
  2021113417658	【发明】一种基于宽度学习的城市照明系统调节方法、装置和存储介质	2025/08/21
  202010245304X	【发明】神经网络模型的优化方法、数据处理方法及装置	2025/08/18
  2021113068977	【发明】数据处理系统、方法、装置、设备及存储介质	2025/08/13
  2020105052614	【发明】基于非均匀分组的多尺度轻量型深度卷积神经网络模型	2025/08/12
  2020112641327	【发明】一种入侵检测方法、系统、设备及可读存储介质	2025/07/16