[发明专利]一种基于深度强化学习的时间序列分类方法在审
| 申请号： | 201911070579.8 | 申请日： | 2019-11-05 |
| 公开（公告）号： | CN110826624A | 公开（公告）日： | 2020-02-21 |
| 发明（设计）人： | 杨尚明;刘勇国;李巧勤;刘朗;任志扬;陈智 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都正华专利代理事务所(普通合伙) 51229 | 代理人： | 陈选中 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度强化学习的时间序列分类方法，包括以下步骤：采集若干时间序列，获取样本数据，并对样本数据进行预处理；构建深度残差网络，根据预处理后的样本数据，并通过深度强化学习方法对深度残差网络进行更新；将待测试的时间序列输入更新完成的深度残差网络，得到时间序列的分类结果。本发明通过将样本打乱顺序输入深度强化学习网络，使其更具鲁棒性，设置奖励和惩罚的方式寻找时间序列分类的最优策略，拥有高的分类准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 时间 序列 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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