中国人民解放军国防科技大学成清获国家专利权
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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利条例推荐的策略梯度方法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：CN114896366B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202210511144.8，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权条例推荐的策略梯度方法是由成清;黄金才;程光权;刘忠;杜航;吴克宇;范长俊;张小可设计研发完成，并于2022-05-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本条例推荐的策略梯度方法在说明书摘要公布了：本发明公开了条例推荐的策略梯度方法，包括：获取态势数据x、条例y以及与x匹配的条例；选择与x不匹配但最相似的K个条例作为负样本，用于拒绝错误匹配，结构化的态势数据，分别使用基于规则的独热编码以及分类器编码语义向量得到它们的中间特征，然后拼接得到态势向量；对于条例y，使用LSTM从条例文本词向量中提取特征向量；使用MLP评估器学习两者间的匹配关系，判断策略网络学习是否正确；策略网络学习态势和条例的匹配结果，并以最大化策略网络在所有采样态势数据上获得的总奖励为目标，对策略网络进行优化；输出态势和条例数据的匹配结果。本发明可自动输出态势和条例数据的匹配结果。
本发明授权条例推荐的策略梯度方法在权利要求书中公布了：1.条例推荐的策略梯度方法，其特征在于，所述条例推荐为判断态势和条例数据是否匹配，包括以下步骤： 获取态势数据x、条例y以及与x匹配的条例； 选择与x不匹配但最相似的K个条例作为负样本，用于拒绝错误匹配，结构化的态势数据，分别使用基于规则的one-hot编码以及分类器编码语义向量得到它们的中间特征，然后拼接得到态势向量； 对于条例数据y，使用LSTM从条例文本词向量中提取特征向量； 使用MLP评估器学习两者间的匹配关系，并根据匹配关系标签，判断策略网络学习是否正确，若正确则给予正的奖励，否则给予负的奖励； 策略网络学习态势和条例的匹配结果，并以最大化策略网络在所有采样态势数据上获得的总奖励为目标，对策略网络进行优化； 遍历条例数据集，将态势数据和条例数据输入训练好的策略网络，输出行动，若行动为1，表示推荐该条例，否则不推荐。
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