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基于强化学习的低氧舱气体浓度控制方法，涉及控制领域和强化学习领域，解决现有常压低氧舱浓度环境存在非线性、多变量耦合性、不确定性状态和控制滞后性等问题，本发明首先设定迭代次数N、初始化目标值、动作奖励值、氮气进气动作值、空气进气动作值、学习速...
该专利属于吉林大学所有，仅供学习研究参考，未经过吉林大学授权不得商用。

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