本发明提供一种基于强化学习的
浓密机在线控制方法，能够降低时间消耗，并提高控制精度。所述方法包括：获取生产过程中所监测到的历史记录数据；建立由模型网络和评价网络组成的双网结构的控制模型，并利用获取到的历史记录数据对所述模型网络和评价网络进行训练；通过训练好的模型网络预测下一时刻的底流浓度和泥层高度，且训练好的评价网络根据预测到的所述下一时刻的底流浓度、泥层高度，估计所述下一时刻的累计代价值，根据估计得到的下一时刻的累计代价值，计算当前时刻的累计代价值，根据得到的当前时刻的累计代价值，利用梯度下降迭代算法确定当前时刻最优控制动作：底流泵速、絮凝剂泵速。本发明涉及
采矿领域。
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“基于强化学习的浓密机在线控制方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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