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龙图腾网获悉四川芯元一食品科技有限公司申请的专利基于强化学习的智能粮仓通风与能耗优化决策方法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：CN120725247B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202511225563.5，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于强化学习的智能粮仓通风与能耗优化决策方法是由苏东鹏设计研发完成，并于2025-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的智能粮仓通风与能耗优化决策方法在说明书摘要公布了：本发明涉及粮仓通风与能耗优化技术领域，具体而言，涉及基于强化学习的智能粮仓通风与能耗优化决策方法，包括：获取粮仓内外多维状态数据，基于粮仓内外多维状态数据分别构建基础状态向量、空间关联特征向量、以及粮情变化趋势向量；将基础状态向量、空间关联特征向量以及粮情变化趋势向量组合成时空特征张量，并将时空特征张量输入至基于图注意力网络的时空拓扑感知决策模型，并输出用于控制通风设备的最优复合动作向量；解析并转换最优复合动作向量，以驱动粮仓的通风设备执行控制。本发明通过融合时空拓扑感知与深度强化学习，实现了对粮仓状态的精准预测与主动调控，能够在确保储粮安全的同时，最大化地降低通风系统能耗。

本发明授权基于强化学习的智能粮仓通风与能耗优化决策方法在权利要求书中公布了：1.基于强化学习的智能粮仓通风与能耗优化决策方法，其特征在于，该方法的步骤包括： 获取粮仓内外多维状态数据，基于粮仓内外多维状态数据分别构建基础状态向量、空间关联特征向量、以及粮情变化趋势向量； 将所述基础状态向量、空间关联特征向量以及粮情变化趋势向量组合成时空特征张量，并将时空特征张量输入至基于图注意力网络的时空拓扑感知决策模型，时空拓扑感知决策模型输出用于控制通风设备的最优复合动作向量； 解析所述最优复合动作向量，并将最优复合动作向量转换为电控信号，以驱动粮仓的通风设备执行控制； 所述时空拓扑感知决策模型包括： 编码器层，其配置为：接收定义的组合式时空特征张量，通过多个堆叠的图注意力网络层处理所述组合式时空特征张量，输出潜在特征表示向量，其中，每个图注意力网络层包括多头注意力机制，用于并行计算图中节点间的多个注意力权重分布，且在所述图注意力网络层之间还包括残差连接结构和层归一化层； 演员网络，其配置为：接收所述编码器层输出的潜在特征表示向量，通过第一多层感知机对潜在特征表示向量进行处理，输出最优复合动作向量，其中，第一多层感知机的输出层采用双曲正切激活函数，以使输出最优复合动作向量的各维度值处于[-1,1]区间内； 评论家网络，其配置为：接收所述编码器层输出的潜在特征表示向量，通过第二多层感知机对潜在特征表示向量进行处理，输出标量状态价值，其中，第二多层感知机的输出层具体为线性层。

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