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申请/专利权人：西安科技大学
摘要：本发明公开了一种基于强化学习的煤矿综采工作面感知区域选择方法及系统，该方法包括：将综采工作面划分为第一数量的横向区域和第二数量的纵向区域，使得通过横向区域和纵向区域形成若干子区域；基于所述子区域的划分，对每个子区域进行编号后，采集相应子区域的甲烷浓度信息；设置状态参数和动作参数作为预设深度递归神经网络模型输入，以根据所述状态参数和动作参数确定每个子区域的奖励参数，所述状态参数包括编码选择矩阵和时间戳；对所述奖励参数进行迭代更新，以使损失函数满足预设条件时，得到符合条件的若干子区域编号，以根据该若干子区域编号对应的位置确定传感器布设位置。本发明可以高效构建甲烷浓度感知子区域，提高检测准确度。
主权项：1.一种基于强化学习的煤矿综采工作面感知区域选择方法，其特征在于，包括：将综采工作面划分为第一数量的横向区域和第二数量的纵向区域，使得通过横向区域和纵向区域形成若干子区域，其中，所述横向区域根据甲烷来源确定，所述纵向区域根据风流特征确定；基于所述子区域的划分，对每个子区域进行编号后，采集相应子区域的甲烷浓度信息；设置状态参数和动作参数作为预设深度递归神经网络模型输入，以根据所述状态参数和动作参数确定每个子区域的奖励参数，所述状态参数包括编码选择矩阵和时间戳，其中，所述预设深度递归神经网络模型包括自注意力特征层，所述编码选择矩阵包括甲烷浓度信息；对所述奖励参数进行迭代更新，以使损失函数满足预设条件时，得到符合条件的若干子区域编号，以根据该若干子区域编号对应的位置确定传感器布设位置。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安科技大学 基于强化学习的煤矿综采工作面感知区域选择方法及系统
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