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龙图腾网获悉北京骏德智算科技有限公司申请的专利一种基于持续学习的智能体训练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：CN119783720B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411955836.7，技术领域涉及：G06N3/006；该发明授权一种基于持续学习的智能体训练方法及系统是由张龙设计研发完成，并于2024-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于持续学习的智能体训练方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于智能体训练技术领域，公开了一种基于持续学习的智能体训练方法及系统。所述的方法包括如下步骤：定义元学习目标和智能体的若干预设任务，构建经验回放池和数据特征提取模型；对若干历史数据进行特征提取和聚类；使用群智能优化算法，对智能体的初始智能体参数进行优化；对初始化的智能体进行预训练，并将若干历史元学习经验存储至经验回放池；对若干实时数据进行特征提取，并确认若干新任务；调整损失函数，并在若干新任务下，对预训练的智能体进行训练，得到最终的智能体。本发明解决了现有技术存在的存在灾难性遗忘、泛化能力不足、标记数据依赖、训练效率低下以及难以处理非静态环境的问题。

本发明授权一种基于持续学习的智能体训练方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于持续学习的智能体训练方法，其特征在于：包括如下步骤： 针对图像数据分类任务，使用元学习算法，定义元学习目标和智能体的若干预设任务，使用持续学习算法的经验回放机制，构建经验回放池，并使用深度学习算法，构建数据特征提取模型； 采集进行图像数据分类的若干历史数据，使用数据特征提取模型，对若干历史数据进行特征提取，得到若干历史数据特征，并以预设任务为聚类对象，对若干历史数据特征进行聚类，得到以不同预设任务为第一聚类中心的若干历史数据特征； 以最小化均方误差为优化目标，使用群智能优化算法，对智能体的初始智能体参数进行优化，得到智能体的最优的初始智能体参数，并根据最优的初始智能体参数，进行智能体初始化，得到用于图像数据分类的初始化的智能体； 在图像数据分类任务对应的若干预设任务下，使用对应的若干历史数据特征，对用于图像数据分类的初始化的智能体进行预训练，得到用于图像数据分类的预训练的智能体和若干历史元学习经验，并将若干历史元学习经验存储至经验回放池； 采集进行图像数据分类的若干实时数据，使用数据特征提取模型，对若干实时数据进行特征提取，得到若干实时数据特征，并根据若干实时数据特征和不同预设任务的若干第一聚类中心，确认图像数据分类的若干新任务； 使用持续学习算法的弹性权重连接机制，调整损失函数，得到调整的损失函数，并在图像数据分类任务的若干新任务下，基于调整的损失函数和经验回放池，使用对应的若干实时数据特征，对预训练的智能体进行训练，得到用于图像数据分类的最终的智能体。

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