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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于深度强化学习的水泥基注浆材料配比优化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：CN120072135B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202510127206.9，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权基于深度强化学习的水泥基注浆材料配比优化方法及系统是由许振浩;杨文韬;台硕;马义全;潘东东;李轶惠;赵晟喆设计研发完成，并于2025-02-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度强化学习的水泥基注浆材料配比优化方法及系统在说明书摘要公布了：本公开提供了基于深度强化学习的水泥基注浆材料配比优化方法及系统，涉及水泥基材料优化技术领域，包括：获取原始的注浆材料配比数据；构建深度强化学习网络，将原始的注浆材料配比数据作为初始输入特征输入至深度强化学习网络中，得到初始预测输出的注浆参数；在深度强化学习网络中引入Q‑Learning强化更新模块，给定最优的注浆参数目标输出，设计动态环境适应更新策略，通过反馈机制迭代调整实现输入特征的逆向优化，在对输入特征的微调动作中选择输入特征更新模式以及更新方向，将更新后的特征输入预测模块，在迭代中使得预测模块预测输出逐渐接近目标输出，实现初始输入特征的优化，即得到最优的注浆材料配比输入。

本发明授权基于深度强化学习的水泥基注浆材料配比优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度强化学习的水泥基注浆材料配比优化方法，其特征在于，包括： 获取原始的注浆材料配比数据； 构建深度强化学习网络，将原始的注浆材料配比数据作为初始输入特征输入至深度强化学习网络中，利用预测模块输出得到初始预测输出的注浆参数； 在深度强化学习网络中引入Q-Learning强化更新模块，给定最优的注浆参数目标输出，在Q-Learning强化更新模块中设计动态环境适应更新策略，通过反馈机制迭代调整实现输入特征的逆向优化，在对输入特征的微调动作中选择输入特征更新模式以及更新方向，将更新后的特征输入预测模块，根据预测模块预测输出和目标输出的差异进行动态迭代调整，在迭代中使得预测模块预测输出逐渐接近目标输出，实现初始输入特征的优化，即得到最优的注浆材料配比输入； 在对输入特征的微调动作中选择输入特征更新模式以及更新方向，包括：随机选择反向传播更新或使用强化学习-贪婪策略探索机制来引导新的输入特征方向，对初始输入值进行迭代更新，反向传播算法用于输入特征的局部搜索优化，强化学习探索策略用于全局搜索，使得输入特征经过神经网络计算得到的预测输出逼近目标输出，最终得到基于目标注浆参数的优化注浆材料配比。

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山东大学，其通讯地址为：250061 山东省济南市历下区经十路17923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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