심층 강화 학습 알고리즘을 적용한 공기조화기 정밀 학습 시스템 및 그 방법 요약정보 및 구매

본 발명은 심층 강화 학습 알고리즘을 적용한 공기조화기 정밀 학습 시스템 및 그 방법을 관한 것이다. 일례로, 발명은 사용자 입력에 따른 목표 온도 및 목표 습도 중 적어도 하나를 전송하는 리모컨; 시험 환경을 구현하고, 상기 리모컨으로부터 전송되는 목표 온도 및 목표 습도 중 적어도 하나를 수신하고, 상기 시험 환경에서 상기 수신된 목표 온도 및 목표 습도를 근거로 구동하는 공기조화기; 사전에 상기 공기조화기의 심층 강화 학습을 수행하기 위해 시뮬레이션된 실외 및 실내 환경조건이 설정된 정밀 시험 챔버; 상기 공기조화기와 관련한 데이터를 수집하는 데이터 수집부; 및 상기 수집된 상기 공기조화기와 관련한 데이터를 근거로 심층 강화 학습 신경 모델에 적용할 입력값을 생성하고, 상기 생성된 입력값을 근거로 상기 심층 강화 학습 신경 모델을 이용해서 상기 정밀 시험 챔버의 시험 환경에서 학습 기능을 수행하고, 미리 설정된 시뮬레이션 기간 동안 수행된 학습 단계가 정상적으로 종료된 후, 학습 수행에 따른 정보를 포함하는 신경망에 구성된 복수의 개별 노드에서의 가중치 및 편향값을 저장하고, 시험 환경별로 각 노드에서의 가중치 및 편향값을 포함하는 학습 결과를 상기 공기조화기에 제공하는 단말을 포함하는 심층 강화 학습 알고리즘을 적용한 공기조화기 정밀 학습 시스템을 개시한다.

상품 선택옵션 0 개, 추가옵션 0 개