[发明专利]基于强化学习的智能决策方法及系统有效
| 申请号： | 202110403205.4 | 申请日： | 2021-04-15 |
| 公开（公告）号： | CN113204916B | 公开（公告）日： | 2021-11-19 |
| 发明（设计）人： | 李启娟 | 申请（专利权）人： | 特斯联科技集团有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京春江专利商标代理事务所(普通合伙) 11835 | 代理人： | 向志杰 |
| 地址： | 100027 北京市朝*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于强化学习的智能决策系统，所述系统包括：强化学习模块，用于将每一份学习数据对应的丢失商品的数量的倒数作为对卷积神经网络进行强化学习的奖励信号进行强化学习，以分时逐份完成固定数量的多份学习数据的强化学习；数量解析模块，用于采用强化学习后的卷积神经网络确定为使得强化学习后的卷积神经网络的输出层的单个输出数据即丢失商品的数量最少所需要的输入数据即同一超市内相等面积的设定数量的多个分区域应该分别部署的多个安保人员数量。本发明还涉及一种基于强化学习的智能决策方法。通过本发明，能够采用基于强化学习的卷积神经网络完成对同一超市内海量视频数据以及海量商品录入数据之间的对应关系的建模。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 强化 学习 智能 决策 方法 系统 | ||
【主权项】：
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