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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于专家演示的主动流动控制数据获取方法、主动流动控制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：CN115906919B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202211226525.8，技术领域涉及：G06N3/042；该发明授权基于专家演示的主动流动控制数据获取方法、主动流动控制方法及装置是由谢芳芳;季廷炜;郑畅东;张鑫帅;陆宇峰;周宏杰;郑耀设计研发完成，并于2022-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于专家演示的主动流动控制数据获取方法、主动流动控制方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于专家演示的主动流动控制数据获取方法、主动流动控制方法及装置。本发明基于深度神经网络建立多维代理模型，结合高斯混合模型表征代理模型不确定性，在保证模型准确度条件下，使用粒子群启发式算法动态迭代寻找最佳静态主动流动闭环控制参数来提供深度学习专家演示知识。本发明建立一个决策智能体，以回合形式进行数值模拟流动控制过程并评估流动控制策略，将仿真数据存储至已预混专家演示知识的经验池，深度强化学习从经验池中随机读取过往经验调整策略。基于专家演示技术的强化学习方法，可以快速探索鲁棒高效的主动流动控制策略以抑制圆柱的涡致振动现象，减少主动流动控制装置训练的样本数据需求量。

本发明授权基于专家演示的主动流动控制数据获取方法、主动流动控制方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于专家演示的主动流动控制数据获取方法，其特征在于，包括： 建立表征静态控制参数与圆柱体涡致振动幅度之间的代理模型；所述代理模型由深度神经网络技术建立： ； 其中，为圆柱质心稳定振动幅度，为由深度神经网络建立的映射；静态控制参数为闭环控制的控制律，指定策略条件下为静态参数，不随流动状态改变而改变； 基于静态控制参数空间采样及数值模拟的圆柱质心稳定振动幅度数据对所述代理模型进行训练，再基于训练好的代理模型预测结果生成专家演示轨迹获得主动流动控制数据； 其中，静态控制参数空间采样的方法包括如下动态采样方法： 基于高斯混合模型表征代理模型建模不确定性，使用启发式算法求解多目标优化问题在静态控制参数空间进行动态采样；其中所述高斯混合模型在静态控制参数空间中，用多个高斯概率分布精确地量化静态控制参数的分布，如下所示： ； ； 其中，表示第个高斯概率分布的概率密度函数，表示该模型共包含个高斯概率分布，表示一个高斯概率分布的概率密度函数，x表示样本点也即静态控制参数，表示样本点在该高斯混合模型分布下的概率，为高斯混合模型的参数，包括各个高斯概率密度函数的权重，均值以及方差；高斯混合模型的参数更新公式如下所示： 其中，表示迭代次数，表示第个已采集的实际样本点，表示数据集采集的实际样本点数，表示属于第个高斯概率分布；为概率函数，表示参数的对数似然函数的下界函数，也是优化的目标函数； 所述多目标优化问题为： ； 其中，为基于代理模型预测的样本点对应的稳定振动幅度，表示样本点在该高斯混合模型分布下的概率，为权重，为下一个评估的静态控制参数。

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