恭喜杭州市北京航空航天大学国际创新研究院(北京航空航天大学国际创新学院);北京航空航天大学程玉杰获国家专利权
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龙图腾网恭喜杭州市北京航空航天大学国际创新研究院(北京航空航天大学国际创新学院);北京航空航天大学申请的专利剩余寿命不确定下的飞机强化学习预测性维修决策方法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：CN120013530B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202510495315.6，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权剩余寿命不确定下的飞机强化学习预测性维修决策方法是由程玉杰;曾继炎;吕琛;马剑设计研发完成，并于2025-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本剩余寿命不确定下的飞机强化学习预测性维修决策方法在说明书摘要公布了：本发明公开了剩余寿命不确定下的飞机强化学习预测性维修决策方法，其中该方法包括：依据飞行任务序列数据生成训练集和测试集；分别构建第一值分布强化学习模型和第二值分布强化学习模型；从训练集中选取飞行任务序列输入第一值分布强化学习模型中，生成飞机维修决策；基于第二值分布强化学习模型，计算飞机维修决策对应的长期收益；依据长期收益和第二值分布强化学习模型，更新第一值分布强化学习模型的网络参数；待更新后的第一值分布强化学习模型训练完成后，通过训练得到的第一值分布强化学习模型预测飞机维修决策，能够提升所确定的飞机维修决策的可靠性。
本发明授权剩余寿命不确定下的飞机强化学习预测性维修决策方法在权利要求书中公布了：1.一种剩余寿命不确定下的飞机强化学习预测性维修决策方法，其特征在于，所述方法包括：依据飞行任务序列数据生成训练集和测试集，其中，每个飞行任务序列包含多个飞行任务；分别构建第一值分布强化学习模型和第二值分布强化学习模型；从所述训练集中选取飞行任务序列输入所述第一值分布强化学习模型中，生成飞机维修决策；基于所述第二值分布强化学习模型，计算所述飞机维修决策对应的长期收益；依据所述长期收益计算所述第二值分布强化学习模型的损失函数，并基于所述损失函数计算自适应更新间隔；在满足自适应更新间隔的情况下，将所述第一值分布强化学习模型的网络参数更新为所述第二值分布强化学习模型的网络参数；待更新后的所述第一值分布强化学习模型训练完成后，通过训练得到的所述第一值分布强化学习模型预测飞机维修决策。
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市北京航空航天大学国际创新研究院(北京航空航天大学国际创新学院);北京航空航天大学，其通讯地址为：311115 浙江省杭州市余杭区瓶窑镇双红桥街166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”。
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