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申请/专利权人：同济大学
摘要：本发明公开了一种复杂过程控制用人机协同强化与提示学习方法、模型及设备，所述方法包括构建复杂过程控制领域的专家评审数据集、设计融合领域知识的深度神经网络强化学习模型、构建基于提示学习的人机协同强化模型等步骤。本发明通过面向多任务提示工程，生成特定提示语，并通过提示文本‑时序数据之间的模态转化，完成预训练模型的提示优化；生成的人机协同强化模型融合领域知识，不断更新预训练模型参数和模型输入，以便更好地激活和获取领域最相关知识，模型生成指令更符合工业机理。
主权项：1.一种复杂过程控制用人机协同强化与提示学习方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、构建复杂过程控制领域的专家评审数据集：整合来自多领域、多层次经验数据和审核数据，建立涵盖跨层域和跨业务的专家知识库；步骤S2、设计融合领域知识的深度神经网络强化学习模型：实现人类反馈的强化，利用领域专家知识指导模型的决策和学习过程，调整模型参数获得多模态生成式预训练模型；步骤S3、构建基于提示学习的人机协同强化模型：引入提示学习使人机协同强化模型与人类专家交互，选择适当的提示类型，设计合适的文本提示以及有效的提示策略，将多个提示集成输入至人机协同强化模型中，引导模型的输出，发挥模型的性能和学习效果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 同济大学 复杂过程控制用人机协同强化与提示学习方法、模型及设备
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