一种融合深度学习和强化学习的DTCO电路调参方法及系统
申请号:CN202411932002
申请日期:2024-12-26
公开号:CN119918487A
公开日期:2025-05-02
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种融合深度学习和强化学习的DTCO电路调参方法及系统,包括:获取电路数据集,构建深度学习模型,向深度学习模型输入电路数据集,对深度学习模型进行训练,得到训练好的深度学习模型;构建强化学习模型,对强化学习模型进行仿真训练;向训练好的深度学习模型输入电学特性需求,训练好的深度学习模型输出符合电学特性需求的电路模型,强化学习模型对电路模型进行调参,完成调参。本发明利用深度学习进行电路建模,并通过训练强化学习模型,从而利用强化学习模型进行调参,解决了现有DTCO方法建模困难,需要人工调参且调参效率低下的问题。
技术关键词
强化学习模型
融合深度学习
深度学习模型
调参方法
RNN模型
输入电路
表达式
策略
调参系统
LSTM模型
参数
数据获取模块
数学
网络
代表
序列
因子