本書主要介紹了基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的礦井通風(fēng)系統(tǒng)阻變型故障診斷方法，定位故障位置，定量評估故障嚴(yán)重程度。針對礦井實(shí)際生產(chǎn)過程中故障樣本失衡的問題設(shè)計(jì)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的獎勵函數(shù)，解決智能模型對多數(shù)類的“偏心”現(xiàn)象。分析獎勵函數(shù)、樣本屬性、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型和結(jié)構(gòu)對礦井通風(fēng)系統(tǒng)阻變型故障診斷深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型性能的影響，并通過開展礦井通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)故障模擬實(shí)驗(yàn)以及現(xiàn)場實(shí)證應(yīng)用驗(yàn)證模型在礦井通風(fēng)系統(tǒng)故障診斷領(lǐng)域的普適性和應(yīng)用于現(xiàn)場實(shí)際的可行性。