简介： 本发明的实施例公开一种基于人机混合增强的复杂产品自主构建方法和模块，所述方法包括：S10、根据人的知识建立从关键特征状态到行动映射的参数化知识模型，将所述知识模型中的待测参数编码成神经网络的输出向量；S20、根据环境的关键特征状态以及奖励函数输出值编码神经网络的输入向量；S40、智能体配置；S50、基于人已知的经验知识产生从关键特征状态到行动映射的训练数据，利用所述训练数据反向拟合神经网络参数，驱动知识模型在训练环境中推演；S60、基于强化学习持续优化所述神经网络参数，直至完成所述神经网络的训练，最终实现智能体的自适应。