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龙图腾网恭喜合肥工业大学申请的专利一种基于强化学习的专家画像刻画与动态更新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：CN119918642B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202510422163.7，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权一种基于强化学习的专家画像刻画与动态更新方法是由丁三;姜元春设计研发完成，并于2025-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的专家画像刻画与动态更新方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于强化学习的专家画像刻画与动态更新方法，包括如下步骤：S1、采集专家数据并进行预处理，生成知识向量、行为向量和语义向量S2、构建以潜在认知标签为核心的专家认知表示张量；S3、将专家认知表示张量输入变维拟态生成网络，生成专家画像候选体；S4、采用多策略增强鲸鱼优化算法对专家画像候选体进行优化，生成优化后的专家画像；S5、根据优化后的专家画像生成专家画像演化路径图谱；S6、采集专家画像的真实行为反馈数据，并结合专家画像演化路径图谱，通过奖励函数生成联合奖励信号进行双向更新，实现动态更新和潜在认知标签的优化演化。本发明融合强化学习与标签结构变维方法，实现专家画像的动态刻画与更新。

本发明授权一种基于强化学习的专家画像刻画与动态更新方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的专家画像刻画与动态更新方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、采集专家的结构型数据、行为型数据和语义型数据，并进行预处理，生成知识向量、行为向量和语义向量；S2、对知识向量、行为向量和语义向量进行融合，构建以潜在认知标签为核心的专家认知表示张量；S3、将专家认知表示张量输入变维拟态生成网络，所述变维拟态生成网络包括标签生长单元、结构压缩单元和维度变形单元，生成专家画像候选体；S4、采用多策略增强鲸鱼优化算法对专家画像候选体进行优化，以结构置信度、潜在认知标签一致性和专家历史行为相容性为约束条件，生成优化后的专家画像；S5、根据优化后的专家画像生成专家画像演化路径图谱，其中节点表示优化后的专家画像状态，边表示增长、收缩和替换关系；S6、采集专家画像的真实行为反馈数据，并结合专家画像演化路径图谱，通过奖励函数生成联合奖励信号，以联合奖励信号驱动所述变维拟态生成网络的结构参数与多策略增强鲸鱼优化算法的搜索参数双向更新，实现专家画像的动态更新和潜在认知标签的优化演化。

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