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基于深度强化学习的时间序列分类方法

781   编辑：管理员   来源：中冶有色技术网  
2023-03-19 07:01:14
本发明公开了一种基于深度强化学习的时间序列分类方法，包括以下步骤：采集若干时间序列，获取样本数据，并对样本数据进行预处理；构建深度残差网络，根据预处理后的样本数据，并通过深度强化学习方法对深度残差网络进行更新；将待测试的时间序列输入更新完成的深度残差网络，得到时间序列的分类结果。本发明通过将样本打乱顺序输入深度强化学习网络，使其更具鲁棒性，设置奖励和惩罚的方式寻找时间序列分类的最优策略，拥有高的分类准确度。
声明：
“基于深度强化学习的时间序列分类方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
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