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一种基于强化学习的规则提取方法及应用

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。

著录项

  • 公开/公告号CN111325336A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-06-23

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浙江大学;

    申请/专利号CN202010071247.8

  • 发明设计人 陈华钧;汪寒;

    申请日2020-01-21

  • 分类号

  • 代理机构杭州天勤知识产权代理有限公司;

  • 代理人曹兆霞

  • 地址 310013 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号

  • 入库时间 2023-12-17 09:38:14

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-07-17

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06N3/08 申请日:20200121

    实质审查的生效

  • 2020-06-23

    公开

    公开

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