[发明专利]一种基于深度强化学习的特征选择方法在审
| 申请号： | 202011369962.6 | 申请日： | 2020-11-30 |
| 公开（公告）号： | CN112488188A | 公开（公告）日： | 2021-03-12 |
| 发明（设计）人： | 李欣倩;唐丽娟;任佳 | 申请（专利权）人： | 浙江理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/08;G06N3/04;G06K9/54;G06K9/46 |
| 代理公司： | 杭州中成专利事务所有限公司 33212 | 代理人： | 金祺 |
| 地址： | 310018 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深度强化学习的特征选择方法，包括如下步骤：步骤1、获取数据集，得到初始特征空间；步骤2、根据ε‑greedy策略对初始特征空间中的特征进行动作选择，得到当前特征子集；步骤3、将当前特征子集送入分类器进行评估，进入下一特征的选择；步骤4、运用深度强化学习方法优化动作选择策略；步骤5、重复执行步骤2‑步骤4，输出最优特征子集S |
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| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 特征 选择 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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