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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于强化学习的异常检测知识图谱构建方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117807244B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311765414.9，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权基于强化学习的异常检测知识图谱构建方法及系统是由高文博;王润川;宫新一;武安勇;陈奕翰设计研发完成，并于2023-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的异常检测知识图谱构建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于强化学习的异常检测知识图谱构建方法及系统。方法如下：S1，构建异常检测本体；S2，将外部环境建模为马尔可夫决策过程；S3，通过单词嵌入和位置嵌入生成向量，将当前状态表示为当前语句向量和已从早期阶段消除语句的平均向量级联；S4，对于Agent行为，期望Agent通过策略网络来识别和消除有噪声的语句，使用每个步骤的性能变化来确定Agent的奖励；S5，在行动和奖励确定之后，设计策略网络，策略网络用于确定是否删除一个噪声语句，评估每个输入语句；策略网络学习每个语句中的有用模式，采用窗口大小为cw、内核大小为ck的图卷积网络对策略网络πa|s；θ进行建模；S6，对策略网络进行预训练；有歧义的语句由Agent通过再训练获得奖励。

本发明授权基于强化学习的异常检测知识图谱构建方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于强化学习的异常检测知识图谱构建方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 步骤S100，构建异常检测本体，领域知识采用事件逻辑来表示，明确本体的领域和范围为异常检测； 步骤S200，将外部环境建模为马尔可夫决策过程，状态s包含当前语句的信息和先前状态中删除的语句； 步骤S300，通过单词嵌入和位置嵌入生成向量，将当前状态表示为当前语句向量和已从早期阶段消除语句的平均向量级联； 步骤S400，对于Agent行为，期望Agent通过策略网络来识别和消除有噪声的语句，用每个步骤的性能变化来确定Agent的奖励； 步骤S500，在行动和奖励确定之后，设计策略网络，策略网络用于确定是否删除一个噪声语句，评估每个输入语句，以确定是否表达了目标关系类型，并删除任何不相关的语句；策略网络学习每个语句中的有用模式，采用窗口大小为cw、内核大小为ck的图卷积网络对策略网络πa|s；θ进行建模；其中，π代表策略函数；a表示行动action，是智能体在特定状态下选择的行为之一；θ是策略网络的参数； 步骤S600，对策略网络进行预训练；对于有歧义的语句由Agent通过再训练获得奖励； 步骤S400中，行为奖励表示为： Ri＝αFi-Fi-1 其中，Fi为第i步的奖励值，α用于将奖励值的变化转换为-1到1的范围； 步骤S600中，在再训练阶段，利用损失函数将远程监督的正数据集划分为训练正集和验证正集，从而在每次迭代时，Agent根据随机策略πa|s；θ从训练正集中消除一个噪声样本；当损失收敛后，获得远程监督关系抽取的清洗数据集；损失函数表示为： 其中，Ωi为第i个迭代次数中的噪声消除实例，R为策略网络的奖励回报。

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