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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种基于改进TD3算法的复飞操纵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：CN120972505B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202511501247.6，技术领域涉及：G05B11/42；该发明授权一种基于改进TD3算法的复飞操纵方法是由张园园;袁潮;张润晗;陶一洲设计研发完成，并于2025-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进TD3算法的复飞操纵方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于改进TD3算法的复飞操纵方法，属于航空航天技术领域；包括如下步骤：包括如下步骤：S1：搭建舰载机模型；S2：构建分段激活结构的神经网络模型，利用神经网络模型构建目标策略网络和策略网络，进一步得到改进的TD3强化学习算法；S3：对改进的TD3强化学习算法进行参数配置，从舰载机模型中选择参数来配置状态观测量、动作输出量和奖励函数；S4：设计基于改进的TD3强化学习算法的复飞操纵模型；S5：计算复飞区参数；S6：根据计算得到的复飞区参数，确定复飞决策方法。本发明能输出最优的升降舵舵偏指令，实现迎角保持，无需依赖复杂的预设控制律或大量人工调参，符合实际复飞操作的约束和要求。

本发明授权一种基于改进TD3算法的复飞操纵方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进TD3算法的复飞操纵方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：搭建舰载机模型； S2：构建分段激活结构的神经网络模型，利用神经网络模型构建目标策略网络和策略网络，得到改进的TD3强化学习算法； 步骤S2的具体内容为，首先搭建TD3强化学习算法框架，包括第一价值网络、第二价值网络、第一目标价值网络、第二目标价值网络、策略网络和目标策略网络；第一目标价值网络、第二目标价值网络与目标策略网络分别获取评估值，并将评估值中的较小值作为TD目标，根据TD目标，使用第一价值网络和第二价值网络对应更新第一目标价值网络和第二目标价值网络，在第一目标价值网络和第二目标价值网络更新了若干次后，策略网络通过最大化累计期望回报来更新目标策略网络； 然后构建分段激活结构的神经网络模型，是通过将基函数bx与样条函数splinex分别添加系数wb、ws并加权求和得到激活函数； 基于分段激活结构的神经网络模型，构建TD3强化学习算法框架中的第一价值网络、第二价值网络、第一目标价值网络、第二目标价值网络，采用全连接神经网络模型构建TD3强化学习算法框架中的策略网络和目标策略网络，得到改进的TD3算法； S3：对改进的TD3强化学习算法进行参数配置，从舰载机模型中选择参数来配置状态观测量、动作输出量和奖励函数； S4：构建基于改进的TD3强化学习算法的复飞操纵模型； S5：计算复飞区参数； S6：根据计算得到的复飞区参数，确定复飞决策方法。

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