一种基于深度强化学习的机器学习模型黑盒公平性测试方法和系统

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202110180076.7

申请日：

2021-02-09

公开(公告)号：

CN112905465B

公开(公告)日：

2021-06-04

发明(设计)人：

谢文涛吴鹏

申请人：

申请人地址：

100190 北京市海淀区中关村南四街4号

IPC主分类号：

G06F1136

IPC分类号：

G06N308

代理机构：

北京君尚知识产权代理有限公司 11200

代理人：

邱晓锋

法律状态：

授权

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
2022-07-22	授权	授权
2021-06-04	公开	公开
2021-06-22	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06F 11/36 申请日:20210209

共 50 条

[1]

通过强化学习的公平性改进 [P].

G·查卢罗斯 ;

F·弗勒特尔 ;

F·格拉夫 ;

P·勒斯滕伯格 ;

S·勒维扎 ;

E·斯洛特克 .

中国专利 :CN113692594A ,2021-11-23

[2]

基于深度强化学习的个性化学习推荐方法 [P].

汤胤 ;

黄书强 ;

王雯 .

中国专利 :CN108614865B ,2018-10-02

[3]

一种基于深度强化学习的风险评估方法 [P].

吴越 ;

杨天成 ;

孟凡超 ;

邹福泰 .

中国专利 :CN117609734A ,2024-02-27

[4]

一种基于Q学习的平均SAC深度强化学习方法和系统 [P].

陈志奎 .

中国专利 :CN114881228A ,2022-08-09

[5]

一种基于深度强化学习的深度学习漏洞检测模型对抗样本生成方法和系统 [P].

刘镓煜 ;

武延军 ;

吴敬征 ;

罗天悦 ;

凌祥 ;

芮志清 .

中国专利 :CN115481714A ,2022-12-16

[6]

一种基于深度强化学习的动态频率和深度学习模型卸载联合调节方法及系统 [P].

张子阳 ;

李欢 ;

赵阳 ;

李峰 ;

林昌垚 ;

刘劼 .

中国专利 :CN115827239B ,2025-06-10

[7]

基于深度强化学习的机器人抓取方法及系统 [P].

袁庆霓 ;

罗国庆 ;

曲鹏举 ;

贾伟 ;

窦忠宇 ;

杜飞龙 ;

蓝伟文 .

中国专利 :CN119973993A ,2025-05-13

[8]

一种基于深度强化学习的计算卸载调度方法 [P].

葛季栋 ;

李传艺 ;

潘林轩 ;

杨诗宇 ;

谢凯航 ;

陈书玉 ;

王帅惟 ;

骆斌 .

中国专利 :CN109257429A ,2019-01-22

[9]

一种基于深度强化学习的电力调度优化方法和系统 [P].

陆海涛 ;

薛思祥 ;

徐卫峰 ;

沈海峰 .

中国专利 :CN119378733A ,2025-01-28

[10]

基于深度强化学习的多园区能源调度方法和系统 [P].

张帆 ;

徐汶 ;

伊比益 ;

毛毳 ;

陈玉萍 ;

武东昊 ;

兰哲雄 ;

苏昊成 ;

张有兵 ;

王力成 ;

冯昌森 .

中国专利 :CN114091879A ,2022-02-25

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