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基于深度强化学习的矿井通风系统阻变型故障诊断研究
本书主要介绍了基于深度强化学习的矿井通风系统阻变型故障诊断方法,定位故障位置,定量评估故障严重程度。针对矿井实际生产过程中故障样本失衡的问题设计深度强化学习的奖励函数,解决智能模型对多数类的“偏心”现象。分析奖励函数、样本属性、神经网络类型和结构对矿井通风系统阻变型故障诊断深度强化学习模型性能的影响,并通过开展矿井通风网络故障模拟实验以及现场实证应用验证模型在矿井通风系统故障诊断领域的普适性和应用于现场实际的可行性。
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