恭喜平安科技(深圳)有限公司王文获国家专利权
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龙图腾网恭喜平安科技(深圳)有限公司申请的专利基于强化学习的模型训练方法和装置、电子设备及介质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：CN114974424B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202210600465.5，技术领域涉及：G16B30/00；该发明授权基于强化学习的模型训练方法和装置、电子设备及介质是由王文;王健宗;黄章成设计研发完成，并于2022-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于强化学习的模型训练方法和装置、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于强化学习的模型训练方法和装置、电子设备及介质，属于人工智能技术领域。该方法包括：获取样本DNA序列片段和预设的原始强化学习模型；将样本DNA序列片段输入至原始强化学习模型进行状态提取，以从强化学习环境提取样本碱基分布状态；通过智能体对样本碱基分布状态进行模体搜索处理，得到初始DNA模体；在强化学习环境中对初始DNA模体和样本DNA序列片段进行奖励计算，得到模体评估分值；根据模体评估分值更新原始强化学习模型的梯度参数，以训练原始强化学习模型，得到模体搜索模型。本申请能够提高模型的训练效果。
本发明授权基于强化学习的模型训练方法和装置、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取样本DNA序列片段和预设的原始强化学习模型，其中，所述原始强化学习模型包括强化学习环境和智能体，所述强化学习环境为样本DNA序列片段；将所述样本DNA序列片段输入至所述原始强化学习模型进行状态提取，以从所述强化学习环境提取样本碱基分布状态；通过所述智能体对所述样本碱基分布状态进行模体搜索处理，得到初始DNA模体；其中，所述智能体包括卷积网络和激活网络；在所述强化学习环境中对所述初始DNA模体和所述样本DNA序列片段进行奖励计算，得到模体评估分值；根据所述模体评估分值更新所述原始强化学习模型的梯度参数，以训练所述原始强化学习模型，得到模体搜索模型。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人平安科技(深圳)有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市福田区福田街道福安社区益田路5033号平安金融中心23楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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