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龙图腾网获悉天津洪荒科技有限公司申请的专利基于深度强化学习的制造业数据智能分析方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120524311B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511028761.2，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权基于深度强化学习的制造业数据智能分析方法及系统是由刘晶冰设计研发完成，并于2025-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度强化学习的制造业数据智能分析方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及数据处理技术领域，公开了一种基于深度强化学习的制造业数据智能分析方法及系统。该方法包括：对制造业设备状态、订单特征、库存水平、质量指标数据进行时序化处理得到四维生产数据矩阵，通过LSTM‑Actor‑Critic算法进行策略学习得到制造决策策略网络，按生产周期分类处理得到分层数据集，构建智能经验回放缓冲区，协同优化订单调度、库存补货、设备任务分配决策，得到制造业数据智能分析结果。本申请解决现有制造业数据分析方法缺乏自适应学习能力和无法处理多域协同决策优化的技术问题。

本发明授权基于深度强化学习的制造业数据智能分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的制造业数据智能分析方法，其特征在于，所述方法包括： 对制造业生产环境中的设备状态数据、订单特征数据、库存水平数据和质量指标数据进行时序化处理，得到四维生产数据矩阵； 根据所述四维生产数据矩阵，通过LSTM-Actor-Critic深度强化学习算法对生产时序特征和订单-库存关联特征进行策略学习处理，得到制造决策策略网络； 将所述四维生产数据矩阵按照准备阶段、生产执行阶段、质量检验阶段和交付阶段进行生产周期分类处理，得到生产阶段分层数据集； 根据所述生产阶段分层数据集，对历史决策经验数据进行优先级采样和动态更新处理，得到生产周期感知的智能经验回放缓冲区，包括：将所述生产阶段分层数据集按照准备阶段、生产执行阶段、质量检验阶段和交付阶段的时间比例进行存储容量分配处理，得到分层经验存储结构；基于历史决策经验数据中的状态转移序列和奖励信号进行时序差分误差计算处理，得到经验数据优先级权重；根据所述经验数据优先级权重对分层经验存储结构中的经验样本进行概率分布重新分配处理，得到优先级采样概率分布；将当前生产节拍信息与历史生产周期模式进行匹配分析处理，得到采样频率调整系数；基于所述优先级采样概率分布和采样频率调整系数对经验样本进行批次选择和缓冲区更新处理，得到生产周期感知的智能经验回放缓冲区； 基于所述制造决策策略网络和智能经验回放缓冲区，对订单调度决策、库存补货决策和设备任务分配决策进行协同优化处理，得到制造业数据智能分析结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人天津洪荒科技有限公司，其通讯地址为：300393 天津市西青区中北镇新城市中心A座501；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。