上海潜龙电子科技有限公司赵洪涛获国家专利权
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龙图腾网获悉上海潜龙电子科技有限公司申请的专利一种基于深度强化学习的测量数据动态修正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：CN121071851B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511607185.7，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权一种基于深度强化学习的测量数据动态修正方法是由赵洪涛设计研发完成，并于2025-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度强化学习的测量数据动态修正方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度强化学习的测量数据动态修正方法，包括如下步骤：结合深度确定性策略梯度网络与贝叶斯线性回归模型，针对测量数据中因环境变化和噪声引起的误差进行自适应修正。方法通过采集时间、设备状态和环境参数信息构建状态向量，利用深度确定性策略梯度网络生成初始修正动作，并通过贝叶斯线性回归输出置信区间参数评估修正不确定性。根据置信度对修正动作进行加权调整后修正测量数据，并基于误差变化与置信度生成联合奖励信号，用于更新策略网络和贝叶斯模型，实现在动态环境中的稳定优化与策略输出。本发明旨在解决由于环境变化和噪声干扰导致的测量误差问题。
本发明授权一种基于深度强化学习的测量数据动态修正方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的测量数据动态修正方法，其特征在于，包括： 采集原始测量数据，提取对应的时间信息、设备运行状态信息与环境参数信息，进行归一化处理，生成状态向量； 将状态向量输入至强化学习模型结构，强化学习模型结构包括深度确定性策略梯度网络与贝叶斯线性回归模块，深度确定性策略梯度网络生成初始修正动作； 将状态向量与初始修正动作输入贝叶斯线性回归模块，获得与初始修正动作对应的预测置信区间参数； 基于预测置信区间参数对初始修正动作进行置信度加权调整，生成置信度自适应修正动作； 利用置信度自适应修正动作对原始测量数据进行误差修正，计算修正前后误差差值获得第一奖励值，并根据预测置信区间参数宽度获得第二奖励值，组合形成联合奖励信号； 将联合奖励信号反馈至强化学习模型结构，更新深度确定性策略梯度网络的参数与贝叶斯线性回归模块的先验分布； 基于预测置信区间参数的动态变化趋势，调整深度确定性策略梯度网络的学习率与更新频率，输出自适应修正策略模型。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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