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龙图腾网恭喜杭州电子科技大学;华东师范大学申请的专利基于Q学习的深空太阳风等离子体密度统一模型建立方法及系统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：CN118171567B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202410254458.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于Q学习的深空太阳风等离子体密度统一模型建立方法及系统是由徐冠军;李云耀;陆舒媛;宋朝晖设计研发完成，并于2024-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Q学习的深空太阳风等离子体密度统一模型建立方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Q学习的深空太阳风等离子体密度统一模型建立方法及系统，方法包括以下步骤：S1，获取地球电离层电子密度；S2，获取太阳风等离子体电子密度；S3，确定地球电离层与深空的交界范围以及该范围的样本点，基于Q学习求解局部加权回归运算中高斯核函数参数σ的最优解；S4，将σ的最优解代入高斯核函数，对交界范围内的样本进行局部加权回归运算，获取样本点处预测的等离子体密度值，进而得到深空太阳风等离子体密度统一模型。本发明成功解决了太阳风等离子体密度模型不统一的问题，显著提升了地球电离层与深空交界处电子密度模型的平滑性与准确性。

本发明授权基于Q学习的深空太阳风等离子体密度统一模型建立方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于Q学习的深空太阳风等离子体密度统一模型建立方法，其特征在于包括以下步骤：S1，获取地球电离层电子密度；S2，获取太阳风等离子体电子密度；S3，确定地球电离层与深空的交界范围以及该范围的样本点，基于Q学习求解局部加权回归运算中高斯核函数参数σ的最优解；S4，将σ的最优解代入高斯核函数，对交界范围内的样本进行局部加权回归运算，获取样本点处预测的等离子体密度值，进而得到深空太阳风等离子体密度统一模型；步骤S3中，通过Q学习的Bellman公式，在σ参数范围内进行奖励运算，以误差平方和作为判断动作方向的标准，当误差平方和达到阈值时，停止迭代，找到Q表对应的最优σ参数值；参数σ的最优解具体按如下步骤实现：Bellman公式如下：Qs,a←Qs,a+α[r+γmaxQs',a'-Qs,a]1初始化Q表，令Q表元素全为0；利用区间的多项式拟合公式中的对角矩阵W求出σ的上下限；建立一个伪Q表与Q表对应；拟合标准为误差平方和SSE表达为： 其中，yi是第i个样本的实际值，是第i个样本的预测值；2将σ的上下限和随机抽样的数个σ值代入高斯核函数，进行局部加权回归运算；3比较伪Q表中，当前位置和其左右侧σ参数代入计算误差平方和；然后，确定伪Q表的动作方向，使其向误差平方和较小的方向移动；确定动作方向后，将该动作应用于迭代公式，计算动作后的Q函数值；根据迭代公式更新Q表，迭代公式为：Q1,action＝r+γ×Q1,next_action其中，Qs,a是由状态s和动作a构成的Q函数，α是学习率，r是奖励值，γ是折扣率，maxQs',a'是下一状态最大的Q函数值；迭代公式中，Q1,action是当前状态的Q函数，Q1,next_action是动作后的Q函数；4当误差平方和SSE小于等于阈值时，迭代终止。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人杭州电子科技大学;华东师范大学，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市钱塘区白杨街道2号大街1158号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。