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申请/专利权人：上海大学
摘要：本发明公开一种强化学习驱动的材料逆向设计优化方法、设备、介质及产品，涉及材料设计领域，方法包括：获取n条材料数据；对n条所述材料数据进行差异运算，构建n2条经验池数据，加入经验池；利用经验池对Critic网络和Actor网络采用时间差分学习法进行训练，获得训练好的Critic网络和训练好的Actor网络；利用训练好的Actor网络和训练好的Critic网络进行材料的逆向设计。本发明采用差异运算的方式以获得更多的经验池数据，解决在机器学习在材料逆向设计的应用中存在的样本少的问题，利用时间差分学习法，克服生成对抗网络在训练过程中存在的稳定性差和模式崩溃的问题，可生成更加多样且有效的化合物。
主权项：1.一种强化学习驱动的材料逆向设计优化方法，其特征在于，所述方法包括：获取n条材料数据，每条材料数据包括化学成分和对应的性能参数；对n条所述材料数据进行差异运算，构建n2条经验池数据，加入经验池；所述经验池数据包括第一状态、第二状态、动作、奖励和Done标识，所述第一状态和所述第二状态为n条所述材料数据中的两条不同材料数据，所述动作为第二状态与第一状态之间的差异，所述奖励采用奖励函数计算获得，所述Done标识用于表征所述第二状态的性能是否满足预设性能要求；利用所述经验池对Critic网络和Actor网络采用时间差分学习法进行训练，获得训练好的Critic网络和训练好的Actor网络；在训练过程中Critic网络生成的动作，均与生成所述动作的第一状态结合，构建新的经验池数据，并放回至经验池中，新的经验池数据中的第二状态的性能基于性能预测模型预测获得，所述性能预测模型采用n条所述材料数据训练获得；利用训练好的Actor网络和训练好的Critic网络进行材料的逆向设计。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海大学 一种强化学习驱动的材料逆向设计优化方法、设备、介质及产品
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