【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及分布参数系统建模，尤其是涉及一种基于强化学习的分布参数系统在线3d模糊建模方法及应用。
技术介绍
1、近年来，尽管3d模糊系统开始在分布参数系统dps建模领域探索应用，但其实际应用还相对较少，发展尚处于初步阶段。3d模糊系统是一种基于模糊逻辑理论的系统，它能够处理具有三维空间坐标的数据。这种系统的核心是模糊集合和模糊运算，它们允许处理不确定、不精确或模糊的信息。在3d模糊系统中，数据通常被分为几个模糊集合，这些集合对应于输入空间的特定区域。每个模糊集合都有一个对应的隶属度函数，用于确定输入数据属于该集合的程度。通过将输入数据与这些隶属度函数进行比较，可以得到输入数据属于每个集合的隶属度。
2、3d模糊系统的另一个重要特点是模糊运算。传统的数学运算通常只关注精确值，而模糊运算则考虑了输入数据的隶属度。例如，两个模糊集合的模糊加法可能产生一个新的模糊集合，其隶属度函数是两个输入集合隶属度函数的最大值。这种运算方式使得系统能够更好地处理不确定性和模糊性。3d模糊系统内部自然而然的实现了时空分离与时空综合，与传统的基于...
【技术保护点】
1.一种基于强化学习的分布参数系统在线3D模糊建模方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于强化学习的分布参数系统在线3D模糊建模方法，其特征在于，所述的步骤S1具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于强化学习的分布参数系统在线3D模糊建模方法，其特征在于，所述的步骤S1中，构造数据集具体为：
4.根据权利要求1所述的一种基于强化学习的分布参数系统在线3D模糊建模方法，其特征在于，所述的步骤S1中，构建马尔可夫决策过程模型具体为：构建马尔可夫决策过程(MDP)五元组(S,A,R,P,γ)：
<...【技术特征摘要】
1.一种基于强化学习的分布参数系统在线3d模糊建模方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于强化学习的分布参数系统在线3d模糊建模方法，其特征在于，所述的步骤s1具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于强化学习的分布参数系统在线3d模糊建模方法，其特征在于，所述的步骤s1中，构造数据集具体为：
4.根据权利要求1所述的一种基于强化学习的分布参数系统在线3d模糊建模方法，其特征在于，所述的步骤s1中，构建马尔可夫决策过程模型具体为：构建马尔可夫决策过程(mdp)五元组(s,a,r,p,γ)：
5.根据权利要求1所述的一种基于强化学习的分布参数系统在线3d模糊建模方法，其特征在于，所述的步骤s2中，建立基于actor-critic强化学习模型框架的分布参数系统在线3d模糊模型，包括确定输入输出、构建actor网络和critic网络、选择强化学习算法和参数、收集样本数据并进行训练优化、以及将训练好的3d模糊模型应用于实际系统并验证性能。
6.根据权利要求5所述的一种基于强化学习的分布参数系统在线3d模糊建模方法，其特征在于，所述的actor网络选择动作，critic网络评估动...
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