南京理工大学周同获国家专利权
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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种基于强化学习的MEMS阵列加速度计自整定数据融合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：CN116257815B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202211731983.7，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于强化学习的MEMS阵列加速度计自整定数据融合方法是由周同;吴奇龙设计研发完成，并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于强化学习的MEMS阵列加速度计自整定数据融合方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于强化学习的MEMS阵列加速度计自整定数据融合方法，在工作模式下，MEMS阵列加速度计在通道决策切换模型的控制下开启特定数据通道，经数据采集及预处理模块获取待融合数据，待融合数据经对数映射变换后，作为通道决策切换模型和融合权重生成模型的输入，通道决策切换模型将依输入更新MEMS阵列加速度计通道使能，融合权重生成模型将依输入产生融合权重，数据融合模块根据融合权重和待融合数据产生融合输出数据；在标定模式下，还包括融合输出数据和标定数据经奖励机制模块产生奖励，通道决策切换模型和融合权重生成模型依奖励值调整自身策略模型。本发明具有高适应性、自学习的优点。
本发明授权一种基于强化学习的MEMS阵列加速度计自整定数据融合方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的MEMS阵列加速度计自整定数据融合方法，其特征在于，具有标定、工作两种模式，其中： 在工作模式下，MEMS阵列加速度计在通道决策切换模型的控制下开启特定数据通道，经数据采集及预处理模块获取待融合数据，待融合数据经对数映射变换后，作为通道决策切换模型和融合权重生成模型的输入，通道决策切换模型将依输入更新MEMS阵列加速度计通道使能，融合权重生成模型将依输入产生融合权重，数据融合模块根据融合权重和待融合数据产生融合输出数据，融合输出数据直接作为MEMS阵列加速度计的输出； 在标定模式下，还包括模型自整定过程，将得到的融合输出数据和标定参考数据经奖励机制映射产生奖励，对于通道决策切换模型，将动作和该动作获得的奖励将成对存入奖励回放池，并根据经验回放池的情况更新通道切换阈值和试探动作生成网络的参数，对于融合权重生成模型，根据奖励值更新融合权重生成网络的参数，直至算法模型自整定完成或标定结束。
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