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本实用新型公开了一种便携式环境检测仪，属于化学器械技术领域，包括分光光度计(1)、消解仪(5)、比色管(2)、检测箱(9)和支撑杆(15)，述检测箱(9)包括箱体(10)和箱盖(11)，所述支撑杆(15)包括支撑内杆(12)、支撑外杆(13)和接头一(14)，所述支撑杆(15)为套杆结构，所述接头一(14)包括紧固件(23)和活动件(24)，紧固件(23)和活动件(24)之间通过螺纹连接，活动件(24)螺纹连接在所述支撑内杆(12)上，紧固件(23)螺纹连接在所述支撑外杆(13)上。所述箱盖(11)向外凸出，所述箱体(10)包括内箱体(20)和水箱(18)。本实用新型适用于水污染COD、氨氮、总磷、总氮的快速检测及分析，便于在检测点附近及时操作分析，提高使用者效率，减少使用者操作的不便性。
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本发明属于培养雨生红球藻技术领域，公开了一种用于培养雨生红球藻的培养基及智能检测系统，所述用于培养雨生红球藻的培养基的智能检测系统包括：选料模块、温度检测模块、PH检测模块、细菌检测模块、主控模块、溶解模块、灭菌模块、纯化模块、分析模块、检测显示模块。本发明通过纯化模块利用雨生红球藻细胞在不利条件下迅速形成红孢囊细胞，细胞密度和体积增大，除掉或部分除掉样品中的杂藻或杂菌可在1‑2周左右的时间内得到纯度较高的藻种；同时，通过分析模块实现了基于拉曼光谱技术的微藻色素分布的化学成像，缩短了检测时间，也避免了由于操作人员操作不熟练或者主观因素带来的测量结果不准确等后果。
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本发明涉及高光谱技术的应用领域，特别涉及一种用于同时测定中药注射剂多个指标的检测系统。包括中药注射剂安瓿瓶传送模块、高光谱图像采集模块、高光谱图像处理模块；安瓿瓶传送模块将待检中药注射剂传送至高光谱图像采集区域，高光谱图像采集模块采集注射剂的高光谱图像，高光谱图像处理模块对所采集的高光谱图像进行数据处理，分析输出中药注射剂中的化学成分预测结果、活性预测结果、色度检测结果和可见异物检测结果。只需对瓶体传送模块上中药注射剂瓶体扫描形成高光谱图像，提取的光谱信息可以预测多项化学指标和多项活性指标并测定色度；提取的图像信息就可以判断注射剂中有无可见异物；极大地简化了检测方式和检测设备，省时省力。
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一种高清晰X射线荧光检测装置，它涉及一种高清晰X射线荧光检测装置，本实用新型的目的是为了解决现有湿化学和传统XRF检测精度差，可靠性差，周期长，检测样品容易造成设备污染的问题。本实用新型的装置是将检测装置设置在外壳内，其中，检测装置包括X光发射装置、探测器、转盘式样品架、样品杯、电源和真空泵；X光发射装置发射X光对放置在转盘式样品架上的样品杯内的样品进行检测，并通过探测器进行探测，电源为其提供电能，真空泵为检测装置抽真空。本实用新型的装置精确度和可靠性高；检验周转时间短；对小型和不规则形状物体进行分析时，分析区域仅1mm2；与XRF相比，结果更准确、更可靠。本实用新型应用于重金属检测领域。
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本实用新型提供了一种化学实验用的冰浴器，本实用新型所述外壳的下端与底座固定连接，内胆固定在外壳内的中上部，外壳与内胆之间设置有保温层，托架固定在外壳内的下部，风扇固定在底座上，半导体制冷器固定在托架上，半导体制冷器的冷端设置在内胆的底部，半导体制冷器的热端设置在托架与底座之间的散热空间内，散热空间上部的外壳上开有散热口，把手固定在外壳的外壁上，温控器固定在外壳上，温控器的测温探头固定在内胆上。本实用新型使用了半导体制冷器制冷，使得冰浴器的体积小、重量轻，且工作可靠、操作简便，易于进行冷量调节，方便教学使用，保证了实验效果。半导体制冷器无噪声、无振动、不需制冷剂，对环境没有污染。
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本发明公开了一种基于强化学习的高超声速飞行器航迹规划方法，本发明根据航迹规划分2个阶段：离线训练阶段，训练一个不依赖于固定环境的RL智能体作为航迹规划的基线策略；在线规划阶段，RL‑CEM利用环境模拟器预测未来的状态进行规划，之后选择优于基线策略的策略作为执行策略，否则将使用基线策略。本发明提出的RL‑CEM不仅有效地回避航迹规划中的局部最优，还展现出了令人满意的成功率。RL‑CEM弥补了以往基于RL的航迹规划方法容易陷入局部最优、规划失败时无替代方案的缺点。本发明的航迹规划方法回避了高超声速飞行器复杂的动力学，仅通过其运动学来解决该问题。
用于调节电极与原位电化学质谱进样口距离的控制装置及控制方法，涉及一种控制工作电极与采样窗口构件距离的装置。为了解决现有调节工作电极与采样窗口构件的距离的方法误差大的问题。装置包括：粗动调节机构下方的顶端与微动调节机构固定连接，微动调节机构的下部顶端与工作电极固定连接，串联的粗动调节机构和微动调节机构的双控制调节方式调控工作电极上下移动。方法包括：步骤一：通过粗动调节机构调动距离，先使工作电极与质谱进样口之间距离控制在测微螺杆精度10微米之内；步骤二：驱动压电陶瓷管，使工作电极与质谱进样口之间的距离控制在微米级别。通过上述双控制调节方式，可以将调控距离误差控制在微动调节机构的误差范围之内。
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利用深度强化学习的可变构航天器在轨自变构规划方法，本发明涉及可变构航天器在轨自变构规划方法。本发明的目的是为了解决现有方法对于稍微复杂的构型，算法复杂度大；无法进行规划的问题。过程为：S1：初始化均值和目标网络的参数；S2：根据目标网络选择组成自变构卫星的可动模块动作；S3：化解碰撞冲突；S4：监测S3动作执行后运动模块的状态改变；S5：获取每个模块执行动作的收益；S6：选取模块执行动作获得的经验，存储在内存中；S7：从内存中选取样本输入均值网络，得到训练好的均值网络；S8：将参数复制到目标网络中进行更新；目标网络输入为模块状态、动作，输出动作价值函数。本发明用于航天器在轨自变构规划领域。
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本实用新型主要涉及检测系统，更具体地说，涉及农产品质量安全采样检测系统。检测系统包括水分检测装置、土壤重金属检测装置、土壤酸碱度检测装置、食品安全检测装置、农药检测装置、化肥检测装置、上位机、打印机、报警装置和显示装置，水分检测装置的输出端连接着上位机的输入端；土壤重金属检测装置的输出端连接着上位机的输入端；土壤酸碱度检测装置的输出端连接着上位机的输入端；食品安全检测装置的输出端连接着上位机的输入端。本实用新型检测准确，既能检测农作物中化学物质等的含量，判断出产品是否合格，也能检测土壤、化肥等化学物质的含量，从根源检测农作物产品是否合格，将检测的结果存储、打印、显示出来，便于后期分析。
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本发明公开了一种基于深度强化学习的舰载机保障作业人员调度方法，包括以下步骤：构建舰载机保障过程的马尔可夫决策过程(Markov Decision Process,MDP)模型，作为智能体训练环境；根据保障作业流程，确定智能体及其观测空间与动作空间；随后设计奖励函数、经验抽取机制和终止条件，并基于此设计网络结构；通过设置主要参数初始化环境，并采用多智能体深度确定策略梯度算法(Multi Agent Deep Deterministic Policy Gradient,MADDPG)训练智能体；最终使用完成训练智能体的决策辅助指挥人员进行保障作业人员调度。本发明可用于人员调度智能决策，将各类保障小组设定为智能体，辅助指挥人员和保障人员进行决策，提高保障作业决策效率，从而提高舰载机出动回收架次率。
本发明公开了一种基于深度强化学习的无小区大规模MIMO下移动边缘计算的分布式计算卸载方法，属于移动边缘计算领域，包括：设置CF‑MEC训练环境；基于CF‑MEC训练环境，使用M/M/1排队论模型生成计算任务；在每个用户设备上构建深度Q网络，利用计算任务对被分配到任务的用户设备上的深度Q网络进行训练，直至贪婪策略的概率趋近于1，训练结束得到训练后的深度Q网络；将待测数据输入训练后的深度Q网络中，使用户设备对边缘服务器进行独立计算卸载决策。该方法通过在每个用户设备上部署训练好的深度Q网络，用户可以自行根据网络中的相关信息进行卸载决策，从而尽可能降低自身运行计算密集型任务的时延，提高用户体验。
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本实用新型公开了一种改进的材料化学抛光设备，包括顶架、左侧架、右侧架和工作平台，所述左侧架和右侧架之间设有横跨设有工作平台，左侧架和右侧架的顶部横跨设有顶架，左侧架的右侧和右侧架的左侧于防尘罩内还分别设有多个吸尘头，吸尘头上设有吸尘支管，吸尘支管的另一端与吸尘总管导通连接，吸尘总管上还设有吸尘风机，吸尘总管的另一端连接有收集袋，顶架的左右两侧还分别设有与吸尘风机对应连接的粉尘探测器，左侧架和右侧架的底端均设有支撑脚。本实用新型在现有技术的基础上可有效除尘和减震降噪，可自动控制，功耗低，保护了周围环境不被污染。
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本实用新型公开了一种油气地球化学勘探微量气体收集装置，其技术要点在于：包括密封碾压罐、气体收集瓶及抽真空泵，所述的抽真空泵通过抽气管线连通密封碾压罐，密封碾压罐通过输气管线连接设于其上方的气体收集瓶，密封碾压罐的底部通过驱气管线连通内部装有饱和盐水的储液瓶，所述的抽气管线上设有抽气阀门；所述的输气管线上设有真空测量计和输气阀门，所述的输气阀门靠近气体收集瓶设置；所述的驱气管线上靠近储液瓶设有放液阀门。本实用新型结构设计简单合理，使用方便快捷，省时省力，可充分收集土壤中的气体。
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一种基于深度强化学习的水下自主航行器动态避障方法，涉及水下机器人避障技术领域。本发明是为了解决目前缺乏水下自主航行器对动态障碍物的避障研究的问题。本发明建立水下自主航行器模型与运动学模型，获取周围障碍物的信息；采集水下自主航行器周围机动障碍物的运动状态信息，并构造动态障碍物状态方程；根据动态障碍物状态方程预测动态障碍物运动学模型；根据水下自主航行器周围障碍物的信息和动态障碍物运动学模型，融合多动态障碍物避障法生成避障策略并转化为MDP模型；结合确定性深度策略梯度算法对MDP模型进行训练，直至水下自主航行器能够无碰撞的到达目标区域；利用训练好的MDP模型引导水下自主航行器航行。
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本发明提供了一种土壤颗粒组分物理化学分级方法。首先将风干土壤样品加蒸馏水用超声波破碎仪超声定量辅助分散，再用63μm孔径土壤筛湿筛，土壤被分成2份，筛上土壤使用NaI进行密度分级得到颗粒态土壤组分和沙与团聚体土壤组分，筛下土壤浑浊液离心后上清液在0.45μm滤膜下真空抽滤，滤液冻干为可溶性土壤组分，抽滤后得到的大于0.45μm的粉砂粘土用次氯酸钠氧化得到酸不溶土壤组分，粉砂粘土与酸不溶土壤组分之差为易氧化土壤组分，至此，五种土壤组分分级完毕。所得出的土壤组分可用于土壤碳及养分相关理化性质的测定。进一步通过活性炭吸附和滤纸过滤来实现NaI的回收再利用。
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多元混合电镀镍溶液中硫酸镁、硫酸镍浓度的检测方法，本发明涉及电镀溶液分析领域，具体涉及电镀镍溶液中镍、镁含量的测定方法。本发明要解决现有化学滴定法检测镀镍溶液中硫酸镍、硫酸镁浓度误差大的技术问题。方法：配制EDTA标准溶液、氨性缓冲溶液和EDTA‑Ca辅助液，对电镀液进行滴定检测，绘制滴定曲线，计算分析得出硫酸镁、硫酸镍浓度。该方法方便稳定快捷，测试范围、精密度、准确度能够满足分析需求。本发明用于检测电镀镍溶液中硫酸镁、硫酸镍浓度。
基于蒙特卡洛树搜索和强化学习的查询优化系统、方法及设备，属于计算机技术领域。为了解决现有的NEO查询优化方法存在兼容性弱和稳定性差的问题，本发明的系统采用与NEO查询优化模型相同的框架，其中价值模型单元：基于价值模型利用查询计划对应的特征预测查询计划的开销；价值模型为神经网络模型；价值模型的输入为一棵向量树，用于表示需要估计开销的查询计划，向量树的拓扑结构为二叉树结构，各节点编码按照树的层序遍历顺序依次拼接；节点的节点特征由节点信息的编码组成；查询计划搜索单元采用蒙特卡洛树搜索方法，根据查询计划‑>时间开销的预测做查询计划搜索，从搜索空间中生成一个执行计划。主要用于计算机中的查询优化。
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本发明公开了一种油脂中反式脂肪酸含量的光谱快速检测方法，采用THz光谱结合BP神经网络对反式脂肪酸快速检测的技术。包括如下步骤：一、收集具有代表性的食用油脂样品作为训练集；二、测定所述训练集样品的THz光谱；三、测定所述训练集样品的反式脂肪酸含量的化学值；四、所述训练集样品的THz波段光学特性的分析，建立吸收系数与反式脂肪酸含量化学值的BP神经网络模型；五、模型的验证；六、待测样品的分析。该方法可通过THz光谱鱼BP神经网络结合，快速测定食用油脂中反式脂肪酸的含量。分析速度快，操作简便，大大提高食用油脂监控能力。
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一种模拟化学辅助蒸汽驱的一维模型装置，主要包括流体注入装置、填砂管模型装置、流体采出装置和数据测量装置；流体注入装置，向模拟管中同时注入表面活性剂和蒸汽，并采用所述温度、压力控制蒸汽的发生条件；流体采出装置，通过电加热的方式，把连接管和分离器管道的温度维持在50℃左右，用氮气和回压控制器来控制管出口压力，维持在0.7MPa，冷凝器用水冷凝装置进行冷凝；数据测量装置，通过数据采集部件将必要的数据每隔30s记录到文件中。用于提高原油采收率的研究工作，添加表面活性剂从而提高原油采收率；在装置中设置两种填砂模型，垂直管特点是能够排除蒸汽超覆对实验的影响，能够较好的还原实际地层的情况。
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本实用新型涉及一种基于代理模块数字化学习平台的现代教育教学装置，它由：音响、展示台、功放、数据资源库、投影屏、投影仪、中央控制器、服务器、客户端、网络连接设备、管理Agent、教师Agent、交流Agent、测试Agent、答疑Agent、监听Agent、教学Agent、学生Agent构成。教师Agent、交流Agent、测试Agent、答疑Agent、监听Agent、教学Agent、学生Agent、数据资源库分别与管理Agent相连接，客户端与网络连接设备相连接，网络连接设备、管理Agent分别与服务器相连接，再依次与中央控制器、投影仪、投影屏、展示台、功放相连接，功放与音响相连接。该产品它集成了各种Agent模块的现代教育教学装置，各个Agent随时跟踪学生的学习过程，记录其知识水平、学习兴趣等个性特征。
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基于不完整数据的深度强化学习短期电压稳定性评估方法，涉及多母线电力系统中电压稳定性评估领域。本发明为了解决现有技术中短期电压稳定性的动态评估方法中没有考虑到故障发生时，所采集的母线电压数据缺失导致评估结果准确性差的问题。本发明方法，对于存在数据丢失情况，通过结合故障母线所对应的关联历史数据及训练后的LSTM神经网络模型对丢失的数据进行预测，获得故障母线的母线电压预测值，并利用预测出的母线电压预测对采样结果进行数据填充，最后利用填充后的数据对系统稳定性进行评估。本发明主要用于对多母线电力系统中电压稳定性进行评估。
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本发明是一种基于深度强化学习的无人系统集群控制方法。本发明涉及无人系统集群控制技术领域，本发明为了解决现有无人系统集群控制方法环境适应性差的问题。本发明包括：在无人系统集群中，每个无人系统分别探测环境信息；将环境信息分为目标信息、障碍信息以及其他无人系统状态信息；对获得的信息分别进行标准化处理；将标准化处理的信息通过深度神经网络处理，得到选择动作的概率值；根据得到的概率值选择动作，观测新的环境信息并获得动作评价值；收集所有无人系统与环境交互的数据训练深度神经网络；利用训练好的深度神经网络进行无人系统集群控制。本发明用于无人系统集群控制技术领域。
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本发明公开了一种基于强化学习的水下无线传感器网络路由方法，包括：初始化水下无线传感器网络UWSN中传感器节点，以获取自身周围的邻居传感器节点信息，并建立邻居列表；根据邻居列表建立基于模糊逻辑的节点分组转发适用度预测模型；根据节点分组转发适用度预测模型设计传感器节点间的状态‑动作值更新函数，并建立基于目的传感器节点的第一更新策略、基于动态阈值的第二更新策略和基于机会属性的数据包转发策略；利用状态‑动作值更新函数进入数据包更新转发过程，利用上述三种策略完成数据包更新转发。该方法能够自适应的应对因节点移动性导致的网络拓扑变化，同时考虑能量和时延因素，并利用机会属性概念进一步提高算法的稳定性。
抗t-PSA单克隆抗体产生的杂交瘤及检测t-PSA试剂盒的制备，属于免疫分析医学领域。本发明提供了一种特异性识别t-PSA的单克隆抗体，产生该单克隆抗体的杂交瘤，以及使用该单克隆抗体检测t-PSA的高灵敏度的方法；还提供了前列腺特异性抗原t-PSA化学发光免疫分析检测试剂盒及其制备方法，该试剂盒包括：t-PSA检测反应板、酶结合物、发光底物、标准品、质控品、浓缩洗涤液。本发明用细胞融合和杂交瘤技术研发出灵敏度高、特异性好的抗体；同时用自主研发抗体将免疫学与化学发光技术相结合，研制出检测范围宽、灵敏度高、操作方便、生产成本低的试剂盒。临床检测人血清中t-PSA的含量，用于前列腺癌早期筛查、制定治疗方案和评估预后提供重要参考依据。
本发明属于食品安全电化学分析技术领域，具体为一种甲烷氧化菌素生物介导纳米金修饰电极的制备及其构建的亚硝酸盐电化学检测体系与应用。通过将具有电活性和催化功能的修饰层固定于电极表面形成感应元件，亚硝酸盐在感应元件表面被修饰层催化，发生氧化反应生成硝酸盐，并将电极表面发生的反应参数转化成传导系统可以产生的感应信号，接着被作为转换系统的换能器接收，转化成可以测量的电化学信号，然后经电子系统二次放大处理后输出，通过仪器显示记录下来。通过二次放大的电信号与亚硝酸盐浓度在一定范围内成比例，依据它们之间的线性关系实现对亚硝酸盐的定量分析检测。检测稳定性高，检测范围广，样品前处理简单，可用于检测不同形态的样品。
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一种化学驱用分层注入装置，其上接头的下端与上连接套的上端螺纹连接，上连接套的下端与主体的上端螺纹连接；导向体置入上连接套内，导向体的下端与主体的上端连接，在扶正体内安装导向体；主体的下端与下接头螺纹连接；在主体上沿圆周设有轴向的第一偏孔和第二偏孔。在主体上装有井下流体反向密封机构，在第二偏孔内装有滑阀式测压机构。本发明的有益效果是：一是当注入井关井或停注时，反向密封机构工作，阻止高压层的液体通过分层注入装置向低压层倒灌，二是通过滑阀式测压机构可实现反向密封后的测压及分层注入管柱的验封。同时可以解决反洗井时洗井液在分层注入装置上分流造成洗井不彻底的问题。工艺继承性好，现场应用方便。
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一种发光型传感器及其构筑方法与在检测植物水杨酸含量中的应用，属于化学发光传感分析领域。为了建立一种高灵敏度测定植物样品中水杨酸含量的化学发光分析法，本发明提供了一种利用发光型传感器测定植物样品中水杨酸含量的方法，其检测原理是将碳量子点和鲁米诺同时负载在水滑石表面后，加入氧化剂，可以获得较强的发光信号，当水杨酸加入后，可以抑制体系发光，随着水杨酸加入量的增加，体系发光信号越弱。该发光型传感器具有灵敏度高、线性范围宽、检测速度快等优点，植物样本只需简单的提取离心处理，即可直接检测植物体内水杨酸含量。该发光型传感器可广泛应用于不同植物体内水杨酸含量的快速检测。
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本发明属于水面无人艇轨迹跟踪控制技术领域，具体涉及一种基于强化学习MPC的无人艇轨迹跟踪控制方法。本发明在无人艇的MPC轨迹跟踪控制器设计过程中，选用无人艇的运动学模型和操纵响应模型作为预测模型，根据无人艇轨迹跟踪任务需求构造控制性能指标函数，在MPC滚动优化过程中利用强化学习的DDPG算法构建性能指标函数的求解器，通过最小化性能指标函数求解出轨迹跟踪的最优控制序列，最终将每时刻控制序列的第一个控制量作用于无人艇系统上。本发明提高了轨迹跟踪控制的鲁棒性和抗干扰，同时具备自学习能力，适应于复杂的海况环境，相较于传统的MPC控制算法其自主性和实时性更强，跟踪误差更小。
一种原位表征碳/氮/氧单向反应扩渗化学弛豫过程的直流阻抗谱方法。方法：一、获得材料C/N/O热扩渗过程的电导率随时间演变的数据；二、对测量的电导率数据进行归一化处理；三、利用傅里叶变换公式，将归一化电导率从时域转换到频域，得到归一化电导率在频率空间内的数组；四、将归一化电导率在频率空间内的数组代入阻抗方程计算得到各个频率下的阻抗；五、提取阻抗数列中的阻抗的实部与虚部的负数，分别作为横纵坐标绘图，得到直流阻抗谱尼奎斯特图；以频率为横坐标，以阻抗的实部与虚部的负数为纵坐标绘图，则得到直流阻抗谱的实部虚部图。本发明应用于金属材料化学热处理与陶瓷材料氧催化输运领域。
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本发明提供一种基于多智能体强化学习的智能电网分区网络重构方法，包括以下步骤：步骤1:根据电网运行需要将电网划分成N个区域，并构建多智能体强化学习的基本元素，包括环境、智能体、状态、观测、动作、奖励函数；步骤2:运行电力系统仿真环境，创建电力系统的初始运行状态数据集；步骤3:构造深度神经网络模型，应用增强智能体间学习对决策智能体进行训练；步骤4:利用训练完成的智能体为电网重构提供策略。本发明通过多智能体与电力仿真环境交互，离线学习最优网络重构的策略，并在线应用于实际电网中。
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