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公开(公告)号:CN115220341A
公开(公告)日:2022-10-21
申请号:CN202210790129.1
申请日:2022-07-06
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明公开一种基于深度强化学习的单晶炉智能控制方法及装置,该方法包括:步骤1,构建深度强化学习网络;步骤2,将单晶炉各种状态信息和状态下动作的量化奖励输入构建的深度强化学习网络中,训练深度强化学习模型;步骤3,向训练好的深度强化学习模型中输入实时采集的单晶炉内部生产状态图像,获得最优设备控制动作;步骤4,根据最优设备控制动作智能控制单晶炉生产。本发明通过使用强化学习的方法,将单晶硅的一个生产流程看做一次强化学习决策,将单晶硅的生产质量作为决策奖励,把单晶炉内的视觉图像作为状态,训练出不同状态下的最优单晶炉控制动作,可以大大降低单晶硅生产的人力成本,减小经验误差。
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公开(公告)号:CN115714970A
公开(公告)日:2023-02-24
申请号:CN202211456367.5
申请日:2022-11-21
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明属于移动通信技术领域,特别涉及一种5G终端移动中应用层无感的业务连续性传输方法及装置,该方法包括:UE移动到基站gNB,接入核心网,建立PDU会话,并与对端节点NT建立通信;UE移动,并切换至新基站接入,然后核心网收到UE位置变化的消息,判断是否需要切换UPF;若不需要切换UPF,在SMF的控制下,建立新gNB至老UPF的双向隧道,在此期间,双方的IPv6地址保持不变;若需要切换UPF,SMF就近选择新的UPF,双方保持业务连续性;若UE会话结束,包括核心网侧发起释放请求以及用户侧发起释放请求,则由核心网释放会话资源。本发明在无需应用层协议支持下,5G终端在移动过程中,业务始终以最近路由接入数据网络,保证业务的低时延和连续性。
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