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反应堆过程控制强化学习可靠性评估方法研究
1
作者
乔宇
颜瑞
+3 位作者
黄百健
姚文卿
王少华
陈日罡
《自动化仪表》
CAS
2023年第S01期361-365,375,共6页
人工智能技术的发展推动了强化学习(RL)算法在工业过程控制中的应用。在航空、航天和核能等行业中,不仅要求控制算法准确性高,还对控制算法的可靠性提出高要求。对RL领域的可靠性评估方法进行了研究,提出了反应堆过程控制RL可靠性评估...
人工智能技术的发展推动了强化学习(RL)算法在工业过程控制中的应用。在航空、航天和核能等行业中,不仅要求控制算法准确性高,还对控制算法的可靠性提出高要求。对RL领域的可靠性评估方法进行了研究,提出了反应堆过程控制RL可靠性评估方法。该方法通过分析模型的推理性能以评估RL模型的决策能力,并创新性地提出了针对传感⁃控制系统的对抗样本(AE)生成方法。通过AE测试评估RL模型的抗干扰能力。利用所提评估方法对反应堆过程控制RL模型进行了可靠性评估。试验结果表明,所提方法可以评估实际应用中RL模型的可靠性。该研究为人工智能技术在反应堆控制应用的可靠性评估工作以及RL领域对抗测试方法研究提供参考。
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关键词
反应堆过程控制
可靠性评估
强化学习
人工智能
对抗性测试
对抗样本
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职称材料
题名
反应堆过程控制强化学习可靠性评估方法研究
1
作者
乔宇
颜瑞
黄百健
姚文卿
王少华
陈日罡
机构
北京大学软件与微电子学院
中国核电工程有限公司
出处
《自动化仪表》
CAS
2023年第S01期361-365,375,共6页
文摘
人工智能技术的发展推动了强化学习(RL)算法在工业过程控制中的应用。在航空、航天和核能等行业中,不仅要求控制算法准确性高,还对控制算法的可靠性提出高要求。对RL领域的可靠性评估方法进行了研究,提出了反应堆过程控制RL可靠性评估方法。该方法通过分析模型的推理性能以评估RL模型的决策能力,并创新性地提出了针对传感⁃控制系统的对抗样本(AE)生成方法。通过AE测试评估RL模型的抗干扰能力。利用所提评估方法对反应堆过程控制RL模型进行了可靠性评估。试验结果表明,所提方法可以评估实际应用中RL模型的可靠性。该研究为人工智能技术在反应堆控制应用的可靠性评估工作以及RL领域对抗测试方法研究提供参考。
关键词
反应堆过程控制
可靠性评估
强化学习
人工智能
对抗性测试
对抗样本
Keywords
Reactor process control
Reliability assessment
Reinforcement learning(RL)
Artificial intelligence
Adversarial testing
Adversarial examples(AE)
分类号
TH707 [机械工程—精密仪器及机械]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
反应堆过程控制强化学习可靠性评估方法研究
乔宇
颜瑞
黄百健
姚文卿
王少华
陈日罡
《自动化仪表》
CAS
2023
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