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[发明专利]移动边缘计算环境中自主学习的服务缓存策略-CN202110367411.4在审
发明人：黄彬彬;项媛媛;俞东进 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2021-04-06 - 公布日： 2021-07-13 - 主分类号： G06F9/455 文献下载
摘要：使用Q‑Learning算法来学习如何协调多主体系统中的缓存决策。将系统中每个主体视为独立的学习者，提出了自主学习的服务缓存策略（ILSCS），其目标是最小化服务供应商的社会成本。
移动边缘计算环境自主学习服务缓存策略

[发明专利]一种用于相干合成的强化学习方法-CN202011263298.7在审
发明人：李平雪;章曦;朱云晨 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2020-11-12 - 公布日： 2021-03-05 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于相干合成的强化学习方法，包括以下步骤：根据相干合成光束路数建立动作空间和设置相干合成Q‑learning学习参数；根据动作空间建立Q值表；选择一个动作，智能体的输出值为输出值加减微小动作电压或相位
一种用于相干合成强化学习方法

[发明专利]计算机参数长期退化趋势预测方法、系统、设备及介质-CN202211615343.X在审
发明人：毛远宏;贺鹏超;刘曦;王宁;周美娟;马钟;柴波 -专利权人：西安微电子技术研究所
申请日： 2022-12-15 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种计算机参数长期退化趋势预测方法、系统、设备及介质，在神经网络的训练过程中采用了Curriculum Learning训练方法，使用真实值输入和预测值输出来相结合的方式来训练模型，逐渐提升预测输入的占比
计算机参数长期退化趋势预测方法系统设备介质

[发明专利]一种自适应半正弦周期的智能体探索方法-CN202310419229.8在审
发明人：胡强;胡鹤轩;朱跃龙;刘涵;李洪;胡震云;张晔 -专利权人：河海大学
申请日： 2023-04-18 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：探索因子的大小随着学习幕数的增加呈半正弦周期状在变化并兼有指数衰减趋势；当智能体发现新状态时，探索因子随即在该幕尚未结束时调整为较大值，鼓励智能体更加随机地探索状态空间；本发明的智能体探索方法，与Q‑learning
一种自适应正弦周期智能探索方法

[发明专利]一种基于分类图像块字典学习的灵敏度编码重建方法-CN202211105260.6在审
发明人：段继忠;王成菊 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2022-09-09 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：在磁共振图像重建中引入基于分类图像块的快速字典学习(fastdictionary learning on classified patches,FDLCP)方法，可以提高稀疏性。
一种基于分类图像字典学习灵敏度编码重建方法

[发明专利]一种基于数据驱动的城市轨道交通路网协同限流方法-CN201910470801.7有效
发明人：许心越;李建民;李海鹰;刘军 -专利权人：北京交通大学
申请日： 2019-05-31 - 公布日： 2021-07-30 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种基于数据驱动的城市轨道交通路网协同限流方法，包括以下步骤：S1、对城市轨道交通路网和车站评价指标进行分级，识别关键限流车站集；S2、根据关键限流车站集构建城市轨道交通路网协同限流模型；S3、基于Q‑learning
一种基于数据驱动城市轨道交通路网协同限流方法

[发明专利]一种考虑累积误差的AUV强化学习路径规划方法-CN202110069450.6有效
发明人：潘光;宋保维;张飞虎;王璨 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2021-01-19 - 公布日： 2022-07-26 - 主分类号： G01C21/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种考虑累积误差的AUV强化学习路径规划方法，首先计算AUV运行的累积误差，再计算累计误差的期望和方差，最后采用Q‑Learning强化学习路径规划方法，并更改奖励策略，对AUV沿着直线运动的动作进行奖励
一种考虑累积误差 auv 强化学习路径规划方法

[发明专利]基于深度强化学习的安卓恶意软件检测特征提取方法-CN202111543550.4有效
发明人：方智阳;李美瑾;曾琪;杨涛;伍胤玮;程露玉 -专利权人：四川大学
申请日： 2021-12-16 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度强化学习的安卓恶意软件检测特征提取方法，涉及软件与信息系统安全技术领域，包括样本获取步骤、深度强化学习模型构建步骤以及模型训练步骤，用于在使用机器学习方法检测安卓恶意软件时对输入特征进行降维，利用Double Deep Q‑learning
基于深度强化学习恶意软件检测特征提取方法

[发明专利]基于风格迁移的非对齐可见光和红外模态融合目标检测方法-CN202211335202.2有效
发明人：何明洲;吴庆波;李宏亮;孟凡满;许林峰;潘力立 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-10-28 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本发明中采用一个可学习的仿射变换模块LATM(learning affine transform moduel)来进行特征对齐，采用一个风格迁移融合模块来进行模态间特征融合，本发明可以有效地应对非对齐的可见光和红外图像融合目标检测任务
基于风格迁移对齐可见光和红外融合目标检测方法

[发明专利]一种面向混合部署数据中心场景的离线作业任务调度算法-CN202111089490.3有效
发明人：李嘉伦;吴维刚 -专利权人：中山大学
申请日： 2021-09-16 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F9/48 文献下载
摘要：本发明提供一种面向混合部署数据中心场景的离线作业任务调度算法，该算法采用了比Deep Q‑Learning、Policy Gradient更先进的advantage actor‑critic(A2C)强化学习模型应用于云计算资源管理中的数据中心任务调度场景
一种面向混合部署数据中心场景离线作业任务调度算法

[发明专利]停车场停车情况预测方法、调度方法和系统-CN201910134880.4有效
发明人：傅启明;施政延;陈建平;陆悠;钟珊;罗恒 -专利权人：苏州科技大学
申请日： 2019-02-24 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：其主要包括数据采集模块：用于获取停车场的各个车位的实际的停车情况数据以及路况信息数据；数据处理模块：用于利用所述实际的停车情况数据，通过Q‑learning算法获得预测策略，利用预测策略预测停车情况数据
停车场停车情况预测方法调度系统

[发明专利]一种在训练数据量极少条件下的实时语音转换方法-CN200910263101.7无效
发明人：徐宁;杨震 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2009-12-16 - 公布日： 2010-06-23 - 主分类号： G10L13/02 文献下载
摘要：本发明提出了一种在训练数据量极少条件下的实时语音转换方法，利用集成学习理论(Ensemble Learning，EL)对采集到的数据进行高斯混合模型(Gaussian Mixture Model，GMM
一种训练数据量条件下实时语音转换方法

[外观设计]带机器人形象自闭症儿童训练图形用户界面的手机-CN202030346886.1有效
发明人：侯舒艨;胡慧聪;赵程博 -专利权人：哈尔滨工业大学（深圳）
申请日： 2020-07-01 - 公布日： 2020-12-18 - 主分类号： 14-03 文献下载
摘要：点击界面变化状态图1中的按键Gesture Learning进入界面变化状态图2。界面变化状态图3、4、5、6是关于情绪情感的治疗干预训练。点击主视图中的“EMOTION”按键进入界面变化状态图3，点击界面变化状态图3中的按键Continue、Test和Learning Record分别进入界面变化状态图4、界面变化状态图5和界面变化状态图
机器人形象自闭症儿童训练图形用户界面手机

[发明专利]一种基于Deep Learning的视频识别技术的系统-CN202210120671.6在审
发明人：许国庆;齐转风 -专利权人：开利科技股份有限公司
申请日： 2022-02-09 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明涉及视频识别技术领域，尤其涉及了一种基于DeepLearning的视频识别技术，包括图像采样器、时序分段处理器和分支处理器，所述时序分段处理器连接于图像采样器的输出端，所述分支处理器连接于时序分段处理器的输出端，所述分支处理器的输出端连接有帧信息处理器，帧信息处理器通过对每帧视频的清晰度进行对比，将所有帧视频分为正确数据，冗余数据和错误数据，经过处理后全部导入到新数据库中。该基于DeepLearning的视频识别技术，帧信息处理器对冗余数据进行重新标定，导入临近时间帧数的图像，留下清晰度最高的一帧视频导入到新数据库中，去除了临近的视频帧信息存在的大量冗余，可以更加高效的从视频中采样图像。
一种基于 deep learning 视频识别技术系统

[发明专利]基于Q-Learning的移动终端传感器调度方法-CN202110271812.X有效
发明人：王力立;肖强;周琪林;奚思遥;林高尚;黄成;单梁;张永 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2021-03-12 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Q‑Learning的移动终端传感器调度方法。
基于 learning 移动终端传感器调度方法