公开(公告)号：CN118152726A

公开(公告)日：2024-06-07

申请号：CN202410335189.3

申请日：2024-03-22

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 王语晨 ,  马杰 ,  杨宝庆 ,  郑小鹏 ,  刘闻 ,  张世轩 ,  孙丽涵 ,  杨泽 ,  李世尧

IPC: G06F17/18 ,  G06N7/01 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯理论的试验设计方法及系统。所述方法包括：建立序贯试验对象的数学模型，确定试验次数约束；基于贝叶斯理论，将数学模型中待辨识参数视为随机变量，其不确定性通过概率分布来表示，设置部分可观察马尔可夫决策过程的基本元素；构建强化学习算法架构；训练强化学习策略；使用经过多次迭代更新后的强化学习策略进行序贯试验。其中，试验点的选择预先不固定，而其后的试验点选取需考虑之前试验结果后再进行，这样逐步增强的方式有助于提高对被试对象的认知水平；引入信息论中信息量概念，以最大化信息量作为试验设计目标。本发明通过逐次迭代更新试验点选取策略，得到最优的试验设计策略，从而获得最优的试验设计方案。