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基于深度强化学习的多属性索引选择

被引：0
专利类型：
发明
申请号：
CN202210059183.9
申请日：
2022-01-19
公开(公告)号：
CN115017130B
公开(公告)日：
2024-08-20
发明(设计)人：
游进国 虞文波 熊军 吴涵文 茅龙 牛祥虞 贾连印 丁家满 李晓武 耿祁齐
申请人：
昆明理工大学 云和恩墨（北京）信息技术有限公司
申请人地址：
650093 云南省昆明市五华区学府路253号
IPC主分类号：
G06F16/21
IPC分类号：
G06F16/22 G06N3/0464 G06N3/092
代理机构：
代理人：
法律状态：
授权
国省代码：
北京市 市辖区
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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
2024-08-20 授权 授权
共 50 条
[1]
基于深度强化学习的多属性索引选择 [P]. 
游进国 ;
虞文波 ;
熊军 ;
吴涵文 ;
茅龙 ;
牛祥虞 ;
贾连印 ;
丁家满 ;
李晓武 ;
耿祁齐 .
中国专利 :CN115017130A ,2022-09-06
[2]
一种基于深度强化学习的索引选择方法 [P]. 
瞿中 ;
吴哲一 ;
夏淑芳 .
中国专利 :CN114579579B ,2025-04-15
[3]
一种基于深度强化学习的索引选择方法 [P]. 
瞿中 ;
吴哲一 ;
夏淑芳 .
中国专利 :CN114579579A ,2022-06-03
[4]
一种基于深度强化学习的特征选择方法 [P]. 
李欣倩 ;
唐丽娟 ;
任佳 .
中国专利 :CN112488188A ,2021-03-12
[5]
基于深度强化学习的高维度视频缓存选择方法 [P]. 
周剑 ;
陈然 ;
张伯雷 ;
严筱永 ;
李鑫 .
中国专利 :CN115344510B ,2022-11-15
[6]
基于深度强化学习的边缘服务迁移方法 [P]. 
陈哲毅 ;
黄思进 ;
陈英杰 ;
吴舒霞 .
中国专利 :CN118939400A ,2024-11-12
[7]
基于深度强化学习的边缘服务迁移方法 [P]. 
陈哲毅 ;
黄思进 ;
陈英杰 ;
吴舒霞 .
中国专利 :CN118939400B ,2025-11-21
[8]
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
[9]
一种基于深度强化学习的异构网络选择方法 [P]. 
魏守明 ;
于盛 ;
何晨光 ;
孟维晓 .
中国专利 :CN111083767A ,2020-04-28
[10]
LTE-V中基于深度强化学习的基站选择方法 [P]. 
郭爱煌 ;
谢浩 .
中国专利 :CN109195135A ,2019-01-11
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