发明专利已授权

一种基于SeqGAN的深度强化学习数据增强防御方法和装置

📄 申请号：CN202110281225.9 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2021-03-16

公开号

CN112884130B

公开日

2025-01-21

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06N3_0475

IPC 分类号

G06N3_0475 , G06N3_092 , G06N3_094 , G06N3_006 , G06N3_045 , G06N3_084 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法深度强化学习生成对抗网络

应用场景

数据安全, 网络安全防御, 人工智能安全, 对抗样本防御, 数据增强

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摘要

本发明公开了一种基于SeqGAN的深度强化学习数据增强防御方法和装置，首先，利用DQN算法对目标智能体进行预训练，再采样多个T时刻的序列状态动作对作为真实序列轨迹数据；其次将初始状态动作对输入到生成器中利用生成器来生成序列状态策略轨迹数据，使用判别器和基于策略梯度的蒙特卡洛法来评估生成的序列得到的奖励，用于引导生成器的训练，以用于生成接近真实的状态动作数据；最后通过比较由模型策略得到的序列累计奖励值和SeqGAN生成的状态策略得到的累计奖励值大小来对训练数据进行增强，以优化模型的策略，提高模型的鲁棒性。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种用于蠕变疲劳试验机的调节对准装置

当前第 / 件

一种基于时空图注意力网络的工业时序数据异常检测方法

同领域国内专利 · IPC: (G06N3_0475)

G06N3_00 G06N3_006 G06N3_008 G06N3_02 G06N3_04 G06N3_042 G06N3_043 G06N3_044 G06N3_0442 G06N3_045 G06N3_0455 G06N3_0464 G06N3_0475 G06N3_048 G06N3_049 G06N3_0495 G06N3_0499 G06N3_06 G06N3_063 G06N3_065 G06N3_067 G06N3_08 G06N3_082 G06N3_084 G06N3_086 G06N3_088 G06N3_0895 G06N3_09 G06N3_092 G06N3_094 G06N3_096 G06N3_098 G06N3_0985 G06N3_12 G06N3_126 覆盖35个领域

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：23 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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