一种物理仿真模型训练方法、装置、设备和存储介质

实质审查的生效

摘要

本申请涉及一种物理仿真模型训练方法、装置、设备和存储介质，属于信息物理系统技术领域。上述方法包括：对机组工况历史采样数据进行数据清洗，获得清洗后数据；对所述清洗后数据采用感知/拟合算法，获得机组物理仿真模型；采用所述清洗后数据训练神经网络预测模型；将所述神经网络预测模型改造为初始决策网络，将所述机组物理仿真模型作为评价函数，通过强化学习优化决策网络的性能。采用本方法能够获得适用于工业场景下信息物理系统的完备、实时优化解决方案，为机组中各部件的工况实时优化调整，提供实时数据预测。

基本信息

专利标题：

一种物理仿真模型训练方法、装置、设备和存储介质

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN114462309A

申请号：

CN202210060135.1

公开（公告）日：

2022-05-10

申请日：

2022-01-19

授权号：

暂无

授权日：

暂无

发明人：

陈曦王超

申请人：

苏州浪潮智能科技有限公司

申请人地址：

江苏省苏州市吴中经济开发区郭巷街道官浦路1号9幢

代理机构：

北京市万慧达律师事务所

代理人：

劳奕琴

优先权：

CN202210060135.1

主分类号：

G06F30/27

IPC分类号：

G06F30/27 G06N3/08

IPC结构图谱

G部——物理

G06

计算；推算或计数

G06F

电数字数据处理

G06F30/27

使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型

法律状态

2022-05-27 ：

实质审查的生效

IPC(主分类) : G06F 30/27
申请日 : 20220119

2022-05-10 ：

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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