深度强化学习雾化习惯优化系统

AITNT
正文
推荐专利
深度强化学习雾化习惯优化系统
申请号:CN202511104880
申请日期:2025-08-07
公开号:CN120997006A
公开日期:2025-11-21
类型:发明专利
摘要
本发明公开了深度强化学习雾化习惯优化系统,包括:状态感知模块、经验生成模块、经验回放模块、深度强化学习模型和行为决策模块;所述状态感知模块用于采集生理数据、心理状态数据、环境数据及时间数据,预处理生成特征向量,通过传感器、输入设备及第三方接口获取数据,状态感知模块的输出端与经验生成模块电性连接;所述经验生成模块基于状态信息与行为动作生成经验样本,按奖励规则分配奖励值,经验生成模块的输出端与经验回放模块电性连接。该发明通过多维度数据采集、深度强化学习模型等模块协同,处理复杂状态与稀疏奖励,实现习惯优化的动态适应与精准调整。
技术关键词
深度强化学习模型 回放模块 习惯 生成特征向量 决策 语音情绪识别 缓冲区结构 数据 样本 输入设备 心理 网络 贪心策略 多层感知机 可穿戴设备 策略更新 系统时钟
系统为您推荐了相关专利信息
1
基于图像识别的宠物食品颗粒成型质量检测方法及系统
宠物食品 传送单元 偏振光 多光谱 旋转编码器
2
一种智能网联汽车时空数据安全管理方法及装置
数据安全管理方法 智能网联汽车 可信执行环境 异地容灾策略 阶段
3
一种基于水质特征分析的新对虾养殖优化方法及系统
对虾 决策树模型 养殖水环境 生物物种 生物净化功能
4
一种用于肝外胆管癌预后评估的生物标志物、预后风险评估系统及应用
生物标志物 构建预测模型 预后风险评估 数据获取模块 机器学习算法
5
基于人工智能画像体系构建智能推荐平台的方法
金融 产品标签 客户 产品组合 规则引擎技术
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号