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[发明专利]综合深度神经网络与强化学习的车辆路径问题求解方法-CN202211498003.3在审
发明人：陈荣元;邓乔木;周鲜成;申立智;李甜霞;何志雄;陈浪 -专利权人：湖南工商大学
申请日： 2022-11-28 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了综合深度神经网络与强化学习的车辆路径问题求解方法，涉及强化学习技术领域，利用Strutc2Vec图结构对实际路网进行特征提取，并更新不同状态下路径图的特征信息；构建Actor‑Critic网络与Critic网络，由LSTM网络组成编码器与解码器的神经元，将特征信息导入Actor‑Critic网络进行编码与解码；利用随机策略梯度下降算法对Actor‑Critic网络进行参数训练，将ActorNet的实际奖励值与CriticNet的预估奖励值进行均方误差计算，同时对Actor指针网络进行修正计算损失函数生成车辆下一个将要访问的客户点；降低了求解时间，且获得更优质配送路径方案。
综合深度神经网络强化学习车辆路径问题求解方法

[发明专利]基于数据裁剪与神经网络的法律案件分类方法-CN202210824425.9在审
发明人：陈荣元;李雨睛;周鲜成;李甜霞;黄少年;申立智;陈浪 -专利权人：湖南工商大学
申请日： 2022-07-14 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于数据裁剪与神经网络的法律案件分类方法，包括：通过DTSM(Dynamic TextSegmentationMethod)算法对案件诉讼文书的长度进行裁剪优化处理，将冗长的案件诉讼文书划分为数个对模型编码友好的短文本，基于此，对划分后的短文本对进行数据预处理；通过BERT模型抓取诉讼文书中语义的全局特征；通过TextCNN模型，使用多个卷积核从不同维度抓取诉讼文书中语义的局部特征；使用softmax层对诉讼文书结果进行分类，辅助司法判决。本发明针对当前海量法律案件诉讼书，进行案件类型的智能分类，以辅助法院案件仲裁，相对于传统的法律案件类型智能分类方法，能够综合捕获文本的语义信息，结合全局特征与局部特征，从而有较高的分类准确度。
基于数据裁剪神经网络法律案件分类方法