一种基于强化学习的不规则缺陷漏磁信号反演方法
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摘要
本发明提供一种基于强化学习的不规则缺陷漏磁信号反演方法，涉及输油管道缺陷漏磁检测技术领域。本发明为产生一个估计的缺陷形状并将其输入正向物理模型中，该正向模型模拟了缺陷产生漏磁信号的过程，通过该模型产生仿真漏磁信号，并计算其与实际测量信号之间的差值，误差反馈给逆向迭代算法，逆向迭代算法产生下一步迭代的缺陷形状参数再次输入正向模型，通过迭代的这个过程使缺陷参数不断的趋近于真实缺陷。本方法通过环境对迭代效果的反馈，进而使价值网络得到不断的训练和提升，最终收敛至全局最优解，提高缺陷反演的精度。
基本信息
专利标题 ：
一种基于强化学习的不规则缺陷漏磁信号反演方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN110096790A
申请号 ：
CN201910349592.0
公开（公告）日 ：
2019-08-06
申请日 ：
2019-04-28
授权号 ：
CN110096790B
授权日 ：
2022-05-20
发明人 ：
张化光付雪薇
申请人 ：
东北大学
申请人地址 ：
辽宁省沈阳市和平区文化路3号巷11号
代理机构 ：
沈阳东大知识产权代理有限公司
代理人 ：
李运萍
优先权 ：
CN201910349592.0
主分类号 ：
G06F17/50
IPC分类号 ：
G06F17/50 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-05-20 ：
授权
2019-08-30 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 17/50
申请日 : 20190428
申请日 : 20190428
2019-08-06 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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