一种基于强化学习的盐水洗盐方法

    公开(公告)号:CN117744751A

    公开(公告)日:2024-03-22

    申请号:CN202311621454.6

    申请日:2023-11-30

    Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的盐水洗盐方法,包括:步骤S1:获取土壤盐分实测值,根据所述土壤盐分实测值基于神经网络模型获取土壤盐分初始预测值;步骤S2:根据所述土壤盐分实测值和土壤盐分初始预测值进行筛选配对,并根据筛选配对结果对神经网络模型进行迭代强化学习,以获取最优土壤盐分预测值;步骤S3:根据所述最优土壤盐分预测值调整洗盐配对措施,并基于洗盐配对措施获取洗盐后的土壤盐分;步骤S4:根据所述最优土壤盐分预测值重复执行步骤S2~S3,直至得到洗盐后的土壤盐分最低点,完成盐水洗盐。本发明从带误差测量值和洗盐措施数据中,利用数学模型提供配对洗盐措施,实现基于强化学习的盐水洗盐。

    基于C-变换的人工智能对话系统构建方法、装置及介质

    公开(公告)号:CN116468023A

    公开(公告)日:2023-07-21

    申请号:CN202310311970.2

    申请日:2023-03-27

    Abstract: 本发明公开了一种基于C‑变换的人工智能对话系统构建方法、装置及介质,方法包括:对输入位置嵌入值序列进行计算得到二维共轭序列,再用随机分段的方法产生备选输入二维数据序列,然后通过C‑变换判断备选输入二维数据序列是否有共轭性,对备选输入二维数据序列进行短句交换配对,得到配对的数据序列,判断配对数据序列是否收敛,计算输出短句序列的概率和数量,输出概率最大的短句,所有输出短句连结起来作为输出序列,将输出序列和嵌入数值序列进行比较优化得到误差最小化的人工智能对话系统的参数值。基于C‑变换的人工智能对话系统构建方法得到的对话输出结果更准确,语句分析效率高。

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