强化学习的环境重置方法、装置、电子设备及存储介质

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202511783537.4

申请日：

2025-12-01

公开(公告)号：

CN121212400A

公开(公告)日：

2025-12-26

发明(设计)人：

高一博李立李宇森周爽

申请人：

华中科技大学

申请人地址：

430074 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号

IPC主分类号：

G06N20/00

IPC分类号：

G06N5/01

代理机构：

武汉智恒永道知识产权代理有限公司 42290

代理人：

陈建军

法律状态：

公开

国省代码：

湖北省武汉市

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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
2025-12-26	公开	公开

共 50 条

[1]

强化学习训练方法及装置、电子设备、存储介质 [P].

金丹 ;

唐思琦 ;

李明强 .

中国专利 :CN114529015A ,2022-05-24

[2]

强化学习计算模拟方法、装置、电子设备及存储介质 [P].

王鹏飞 .

中国专利 :CN120725093B ,2025-11-14

[3]

强化学习计算模拟方法、装置、电子设备及存储介质 [P].

王鹏飞 .

中国专利 :CN120725093A ,2025-09-30

[4]

强化学习模型的优化方法、装置、存储介质及电子设备 [P].

张棋 ;

杨博 ;

陈贺昌 ;

孙智孝 ;

朴海音 ;

詹光 ;

常毅 .

中国专利 :CN113435606A ,2021-09-24

[5]

稀疏奖励环境下的强化学习方法、电子设备及存储介质 [P].

杨海辉 .

中国专利 :CN117689040A ,2024-03-12

[6]

强化学习方法、装置、电子设备和存储介质 [P].

闫立俊 ;

牛京 ;

周照 ;

张西军 ;

杨宁 ;

王彪 ;

张斌 ;

冯超 ;

杨鹏涛 .

中国专利 :CN112418435A ,2021-02-26

[7]

基于强化学习的列车制动方法、装置、电子设备及存储介质 [P].

刘鸿恩 ;

刘岭 ;

崔俊锋 .

中国专利 :CN118484931A ,2024-08-13

[8]

强化学习模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质 [P].

孙长春 ;

李伟东 ;

史浩 ;

马草原 ;

陈前 ;

徐金陵 ;

曹衡 ;

刘启龙 ;

刘大源 ;

赵文嘉 ;

杜新胜 ;

赵明月 .

中国专利 :CN117993473A ,2024-05-07

[9]

强化学习模型训练方法、装置、电子设备及存储介质 [P].

谢树雷 ;

曾子胤 .

中国专利 :CN120633761A ,2025-09-12

[10]

强化学习模型训练方法、装置、电子设备及存储介质 [P].

徐亮 ;

单彬 ;

赵鉴 ;

秦熔均 ;

俞扬 .

中国专利 :CN117933353B ,2025-02-18

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