基于深度强化学习的水泥基注浆材料配比优化方法及系统

本公开提供了基于深度强化学习的水泥基注浆材料配比优化方法及系统，涉及水泥基材料优化技术领域，包括：获取原始的注浆材料配比数据；构建深度强化学习网络，将原始的注浆材料配比数据作为初始输入特征输入至深度强化学习网络中，得到初始预测输出的注浆参数；在深度强化学习网络中引入Q‑Learning强化更新模块，给定最优的注浆参数目标输出，设计动态环境适应更新策略，通过反馈机制迭代调整实现输入特征的逆向优化，在对输入特征的微调动作中选择输入特征更新模式以及更新方向，将更新后的特征输入预测模块，在迭代中使得预测模块预测输出逐渐接近目标输出，实现初始输入特征的优化，即得到最优的注浆材料配比输入。