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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种基于深度Q网络的微细电火花加工的方法及装置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：CN116786916B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202310559127.6，技术领域涉及：B23H1/00；该发明授权一种基于深度Q网络的微细电火花加工的方法及装置是由郭程;李浩;罗龙辉;赵春洋;徐斌设计研发完成，并于2023-05-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度Q网络的微细电火花加工的方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度Q网络的微细电火花加工的方法，包括：利用DQN神经网络的学习能力，通过样本数据建立电火花加工中执行动作与评定分数的对应关系；获取当前待加工工件的执行动作集合；所述执行动作集合包括若干个待选执行动作；通过所述对应关系，确定所述执行动作集合对应的评定分数集合；所述评定分数集合内的评定分数与所述执行动作集合内的待选执行动作一一对应；将所述评定分数集合内最高评定分数设置为预测分数，所述最高评定分数对应的待选执行动作，设置为当前执行动作。通过DQN神经网络的学习能力，能快速适应当前场景的加工环境，以迅速进行细微电火花加工操作，提升加工效率，并且该模型更轻量。

本发明授权一种基于深度Q网络的微细电火花加工的方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度Q网络的微细电火花加工的方法，其特征在于，包括： 利用DQN神经网络的学习能力，通过样本数据建立电火花加工中执行动作与评定分数的对应关系；所述评定分数为当前状态下动作执行之后，对工件各个状态进行打分，总分即为评定分数；获取样本工件加工时的加工状态；对所述加工状态下的执行动作进行评分，获取评定分数；通过所述DQN神经网络建立所述评定分数与所述执行动作的对应关系；通过所述DQN神经网络预测当前状态下所有待选执行动作的预测分数；将所述预测分数最高的所述待选执行动作设为执行动作并执行；通过预设奖励函数获取所述执行动作的评定分数并进行评估；将评估结果储存在所述预测模型的经验池；通过所述经验池建立所述评定分数与所述执行动作的对应关系；其中，所述奖励函数所包含的输入参数与状态空间有相同的要素； 获取当前待加工工件的执行动作集合；所述执行动作集合包括若干个待选执行动作； 通过所述对应关系，确定所述执行动作集合对应的评定分数集合；所述评定分数集合内的评定分数与所述执行动作集合内的待选执行动作一一对应； 将所述评定分数集合内最高评定分数设置为预测分数，所述最高评定分数对应的待选执行动作，设置为当前执行动作。

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