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基于深度强化学习的间歇过程控制方法研究
一、引言
间歇过程是制造业和流程工业中常见的生产模式，其特点是周期性、变参数、复杂的操作策略以及不稳定性等。传统的间歇过程控制方法大多基于专家经验和手动调试，这些方法通常依赖于经验丰富的人工操作，并且缺乏自适应性。随着人工智能技术的不断发展，特别是深度强化学习（DeepReinforcementLearning,DRL）的崛起，为间歇过程控制提供了新的思路。本文旨在研究基于深度强化学习的间歇过程控制方法，以提高生产效率和产品质量。
二、深度强化学习理论基础
深度强化学习是机器学习与强化学习相结合的产物，其核心思想是通过深度神经网络来学习和理解环境，
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