[发明专利]一种基于强化学习的规则提取方法及应用有效
| 申请号： | 202010071247.8 | 申请日： | 2020-01-21 |
| 公开（公告）号： | CN111325336B | 公开（公告）日： | 2022-10-14 |
| 发明（设计）人： | 陈华钧;汪寒 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04;G06K9/62 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 曹兆霞 |
| 地址： | 310013 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于强化学习的规则提取方法，包括：基于强化学习构建规则知识学习模型，所述规则知识学习模型包括用于提取规则的智能体和用于计算规则的分类结果的分类网络；获得属性项、属性值以及对应的应用场景组成的候选规则，利用所述规则知识学习模型计算候选规则的分类结果；根据预设的分类结果以及设定的最小支持度对候选规则进行筛选，提取最终的规则。该规则提取方法能够实现高效率的规则提取。还公开了一种利用该规则提取方法提取的规则进行产品划分场景的应用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强化 学习 规则 提取 方法 应用 | ||
【主权项】：
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