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龙图腾网恭喜北京仿真中心申请的专利一种基于人机混合增强的复杂产品自主构建方法和模块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：CN112069662B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202010841483.3，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种基于人机混合增强的复杂产品自主构建方法和模块是由林廷宇;贾政轩;曾贲;肖莹莹设计研发完成，并于2020-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人机混合增强的复杂产品自主构建方法和模块在说明书摘要公布了：本发明的实施例公开一种基于人机混合增强的复杂产品自主构建方法和模块，所述方法包括：S10、根据人的知识建立从关键特征状态到行动映射的参数化知识模型，将所述知识模型中的待测参数编码成神经网络的输出向量；S20、根据环境的关键特征状态以及奖励函数输出值编码神经网络的输入向量；S40、智能体配置；S50、基于人已知的经验知识产生从关键特征状态到行动映射的训练数据，利用所述训练数据反向拟合神经网络参数，驱动知识模型在训练环境中推演；S60、基于强化学习持续优化所述神经网络参数，直至完成所述神经网络的训练，最终实现智能体的自适应。

本发明授权一种基于人机混合增强的复杂产品自主构建方法和模块在权利要求书中公布了：1.一种基于人机混合增强的复杂产品自主构建方法，其特征在于，包括：S00、根据人的知识建立从关键特征状态到行动映射的参数化知识模型，将所述知识模型中的待测参数编码成神经网络的输出向量；S20、根据环境的关键特征状态以及奖励函数输出值编码神经网络的输入向量；所述S20包括：S201、提取训练环境的关键特征状态进行集成，将集成的关键特征状态编码成所述神经网络的一类输入向量，并对其进行归一化处理；S203、建立从所述关键特征状态到奖励值映射的奖励函数，将奖励函数输出值编码成所述神经网络的另一类输入向量；S40、智能体配置；S60、基于人已知的经验知识产生从关键特征状态到行动映射的训练数据，利用所述训练数据反向拟合神经网络参数，驱动知识模型在训练环境中推演；所述S60包括：S801、所述神经网络的输出向量驱动知识模型在训练环境中进行推演；S803、推演改变了训练环境的关键特征状态值，并得到奖励函数值；S805、基于关键特征状态值、奖励函数值和所述神经网络的输出向量，获得对深度神经网络的训练信号，并通过反向传播算法，更新所述神经网络参数；S80、基于强化学习持续优化所述神经网络参数，直至完成所述神经网络的训练，最终实现智能体的自适应。

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