一种优化标签关键指标的近端策略优化强化学习方法

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一种优化标签关键指标的近端策略优化强化学习方法
申请号:CN202411589050
申请日期:2024-11-08
公开号:CN119494360A
公开日期:2025-02-21
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种优化标签关键指标的近端策略优化强化学习方法,在基材的一个面上配置树脂涂料后加热形成标示层;将颜色与在第一步骤中使用的树脂涂料以及第二步骤中使用的树脂涂料不同的树脂涂料,配置在第一着色层的表面上后,进行加热形成第二着色层;向基层外壁涂布粘着剂,应用强化学习算法优化粘着剂的配方和涂布方式,提高粘附性和标签的整体结构稳定性,最后从标示层以及第一着色层将基材剥离其中,第一着色层的固化收缩率大于标示层的固化收缩率。通过以上方法,本发明能够提供无论标签的层的厚度如何,标签的各层之间都不发生剥离或开裂的耐久性优越的标签以及该标签的制造方法。
技术关键词
树脂涂料 强化学习方法 策略 强化学习算法 仿真平台 标签 紫外线固化组合物 涂布方式 优化隔热层 智能算法优化 超参数 指标 包裹 更新网络参数 基材
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