基于强化学习的神经网络控制方法及强化学习系统

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202010115498.1

申请日：

2020-02-25

公开(公告)号：

CN111445005A

公开(公告)日：

2020-07-24

发明(设计)人：

陈保卫刘淼李庚达梁凌李雄威王昕段震清张婷胡勇曾德良

申请人：

申请人地址：

102209 北京市昌平区北七家镇未来科技城北二街

IPC主分类号：

G06N304

IPC分类号：

G06N308

代理机构：

北京大成律师事务所 11352

代理人：

陈福

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2020-08-18	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06N 3/04 申请日:20200225
2020-07-24	公开	公开

共 50 条

[1]

训练强化学习神经网络 [P].

豪多·菲利普·范哈塞尔特 ;

亚瑟·克莱蒙特·格斯 .

中国专利 :CN107851216A ,2018-03-27

[2]

基于多智能体的强化学习系统和强化学习方法 [P].

郑同训 ;

方晶焕 ;

温亨锡 ;

全原奭 ;

金奇相 ;

田炳昱 ;

元东薰 ;

罗熙渊 .

韩国专利 :CN117540777A ,2024-02-09

[3]

基于图神经网络和强化学习的物流调度规划方法 [P].

马亿 ;

李峙钢 ;

郝建业 .

中国专利 :CN113850414A ,2021-12-28

[4]

基于适合度轨迹的神经网络强化学习方法及系统 [P].

王婷婷 .

中国专利 :CN109583582A ,2019-04-05

[5]

基于强化学习的神经网络分割方法、装置、设备及介质 [P].

陈德城 .

中国专利 :CN115906940B ,2025-12-02

[6]

基于强化学习多尺度神经网络的MRI分割方法 [P].

缑水平 ;

卢云飞 ;

刘宁涛 ;

曹思颖 ;

路凯 ;

童诺 ;

刘波 ;

毛莎莎 ;

焦昶哲 .

中国专利 :CN111784652A ,2020-10-16

[7]

基于强化学习多尺度神经网络的MRI分割方法 [P].

缑水平 ;

卢云飞 ;

刘宁涛 ;

曹思颖 ;

路凯 ;

童诺 ;

刘波 ;

毛莎莎 ;

焦昶哲 .

中国专利 :CN111784652B ,2024-02-06

[8]

基于强化学习的迭代式卷积神经网络剪枝方法 [P].

骆炜 ;

李江 ;

王森林 ;

戴玲凤 ;

陈豪 ;

陈松航 ;

张剑铭 ;

连明昌 ;

王耀宗 .

中国专利 :CN121168539A ,2025-12-19

[9]

基于BP神经网络与强化学习的AUV视觉动态对接控制方法 [P].

张立川 ;

邢润发 ;

韩光耀 ;

刘禄 .

中国专利 :CN120469467A ,2025-08-12

[10]

基于强化学习和径向基函数神经网络的自适应控制方法 [P].

秦伟伟 ;

郭文昕 ;

白宏阳 ;

何兵 ;

谷肖益 ;

梁卓 ;

兰旭光 ;

康伟杰 ;

张显扬 ;

黄红蓝 ;

李振华 ;

刘炳琪 .

中国专利 :CN119644723A ,2025-03-18

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