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2024年5月12日发(作者:)

(19)中华人民共和国国家知识产权局

(12)发明专利说明

(21)申请号 CN2.0

(22)申请日 2017.10.31

(71)申请人 中国科学技术大学

地址 230026 安徽省合肥市包河区金寨路96号

(10)申请公布号

CN108051999B

(43)申请公布日 2020.08.25

(72)发明人 唐雷雷;周泽然;宣科

(74)专利代理机构 中科专利商标代理有限责任公司

代理人 喻颖

(51)

权利要求说明书 说明书 幅图

(54)发明名称

基于深度强化学习的加速器束流轨道控制方法及系统

(57)摘要

一种基于深度强化学习的加速器束流轨道

控制方法及系统,其用于将加速器的束流轨道控

制在目标状态,所述方法利用训练数据采用深度

强化学习方法对深度神经网络进行预训练,存储

训练完的深度神经网络的权重参数及轨道控制策

略的经验数据;利用束流位置监测器在线获取束

流轨道的状态数据,将其馈入到所述深度深度神

经网络,将所述深度神经网络的输出耦接到束流

轨道校正器;载入所述训练完的深度神经网络的

权重数据及轨道控制策略的经验数据,所述深度

神经网络通过预测控制并进行在线强化学习调整

控制参数将束流轨道自适应稳定控制在目标状

态。

法律状态

法律状态公告日

2018-05-18

2018-05-18

2018-05-18

2018-06-12

2018-06-12

2020-08-25

法律状态信息

公开

公开

公开

实质审查的生效

实质审查的生效

授权

法律状态

公开

公开

公开

实质审查的生效

实质审查的生效

授权

权利要求说明书

基于深度强化学习的加速器束流轨道控制方法及系统的权利要求说明书内容是....请下载后查看

说明书

基于深度强化学习的加速器束流轨道控制方法及系统的说明书内容是....请下载后查看

本文标签: 束流深度方法加速器学习