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龍圖騰網(wǎng)恭喜北京控制工程研究所申請的專利基于知識嵌入強(qiáng)化學(xué)習(xí)的決策方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN117115608B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202311086572.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/80；該發(fā)明授權(quán)基于知識嵌入強(qiáng)化學(xué)習(xí)的決策方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)是由王勇;解永春;李林峰;于欣欣;王敏;陳奧;王殿佑設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-08-28向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于知識嵌入強(qiáng)化學(xué)習(xí)的決策方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于知識嵌入強(qiáng)化學(xué)習(xí)的決策方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。方法包括：獲取目標(biāo)環(huán)境待決策的原始圖像；將所述待決策的原始圖像輸入至預(yù)先訓(xùn)練好的強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，輸出與所述待決策的原始圖像相對應(yīng)的決策；所述預(yù)先訓(xùn)練好的強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型包括策略網(wǎng)絡(luò)、評價網(wǎng)絡(luò)、回報函數(shù)和知識融合模塊，所述知識融合模塊用于將輸入的原始圖像與先驗(yàn)知識進(jìn)行融合，以得到包含先驗(yàn)知識的圖向量，所述策略網(wǎng)絡(luò)用于基于所述圖向量向所述目標(biāo)環(huán)境輸出決策。本發(fā)明，可以得到更加符合預(yù)期的決策。

本發(fā)明授權(quán)基于知識嵌入強(qiáng)化學(xué)習(xí)的決策方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于知識嵌入強(qiáng)化學(xué)習(xí)的決策方法，其特征在于，包括：獲取目標(biāo)環(huán)境待決策的原始圖像；將所述待決策的原始圖像輸入至預(yù)先訓(xùn)練好的強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，輸出與所述待決策的原始圖像相對應(yīng)的決策；所述預(yù)先訓(xùn)練好的強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型包括策略網(wǎng)絡(luò)、評價網(wǎng)絡(luò)、回報函數(shù)和知識融合模塊，所述知識融合模塊用于將輸入的原始圖像與先驗(yàn)知識進(jìn)行融合，以得到包含先驗(yàn)知識的圖向量，所述策略網(wǎng)絡(luò)用于基于所述圖向量向所述目標(biāo)環(huán)境輸出決策；所述知識融合模塊包括場景理解模塊和領(lǐng)域知識圖譜；所述知識融合模塊獲取圖向量的過程包括：將當(dāng)前的原始圖像輸入至所述場景理解模塊中，利用所述場景理解模塊從當(dāng)前的原始圖像中識別出至少一個預(yù)設(shè)目標(biāo)，并輸出每個所述預(yù)設(shè)目標(biāo)的類型和位置信息；基于每個所述預(yù)設(shè)目標(biāo)的類型和位置信息，利用語義關(guān)系圖網(wǎng)絡(luò)生成當(dāng)前的原始圖像的前景圖；基于所述前景圖的本體關(guān)系，以及當(dāng)前領(lǐng)域知識圖譜提供的與所述前景圖對應(yīng)的先驗(yàn)知識，生成與所述前景圖對應(yīng)的背景圖；將所述前景圖和所述背景圖進(jìn)行融合，得到包含先驗(yàn)知識的場景圖；基于圖嵌入技術(shù)對所述場景圖進(jìn)行壓縮，得到包含先驗(yàn)知識的圖向量。

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