本发明属于电容器技术领域，公开了一种阶梯式温度、时间、压力热压薄膜电容器方法，旨在提供一种优化的热压过程，以改善薄膜电容器的性能和可靠性。本发明的方法基于深度神经网络和深度确定性策略梯度算法（DDPG）进行优化。首先，通过收集一组训练数据，包括温度、时间、压力和电容器性能的测量值，训练一个深度神经网络模型。然后，利用DDPG算法对神经网络模型进行优化，通过调整控制参数（温度、时间、压力）来最大化奖励函数。在热压过程中，实时监测电容器性能的变化情况，根据实时反馈调整控制参数并实时更新神经网络模型，进一步优化控制策略。