买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜山东财经大学申请的专利基于强化学习的保险策略生成方法、系统、终端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：CN119558992B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202510134026.3，技术领域涉及：G06Q40/08；该发明授权基于强化学习的保险策略生成方法、系统、终端及介质是由金博轶设计研发完成，并于2025-02-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的保险策略生成方法、系统、终端及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及保险风险评估技术领域，具体提供一种基于强化学习的保险策略生成方法、系统、终端及介质，包括：建立用户与保险公司之间的授权连接关系，保险公司获取用户的多模态数据；构建深度学习模型，基于多个预设时间窗口内的多模态数据训练风险评估模型；基于用户状态和风险概率为用户配置保险策略，基于用户状态、风险概率和保险策略训练强化学习模型；在调整后的时间窗口内基于调整后的数据采集频率和采集优先级获取当前多模态数据，将当前多模态数据输入风险评估模型得到当前预测用户状态和风险概率，并输入强化学习模型得到当前保险策略。提升保险服务的科学性与适应性，减少了逆选择风险带来的影响。

本发明授权基于强化学习的保险策略生成方法、系统、终端及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的保险策略生成方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，建立用户与保险公司之间的授权连接关系，保险公司基于基础的采集频率和采集优先级获取预设时间窗口内的用户的多模态数据，所述多模态数据包括用户的健康数据、消费行为数据和社交互动数据；S2，构建深度学习模型，基于多个预设时间窗口内的多模态数据训练风险评估模型，风险评估模型的输入是多模态数据，输出是每种类型数据的预测状态和风险概率；步骤2具体包括：预先构建基于用户状态和风险概率的目标函数： 其中，和是平衡行为状态预测误差和风险概率预测误差的权重参数，是控制正则化项影响力的参数，N是数据类型的总数，是第i种数据类型的用户状态，是第i种数据类型的预测用户状态，是第j种数据类型的风险概率，是第j种数据类型的预测风险概率；将多模态数据进行预处理后划分为训练集、验证集和测试集；初始化风险评估模型的参数，将训练集中的多模态数据输入到模型中，模型经过隐藏层的计算到达输出层，输出每种类型数据的预测状态和风险概率；基于目标函数计算模型的损失值，基于损失值结合链式法则计算目标函数关于模型各个参数的梯度，并采用反向传播算法进行参数更新；基于验证集对模型进行验证并计算模型的性能指标，当模型的性能指标稳定时，训练完成；使用测试集对训练好的模型进行评估得到评估结果，基于评估结果调整模型的参数，得到最终的风险评估模型；S3，基于用户状态和风险概率为用户配置保险策略，基于用户状态、风险概率和保险策略训练强化学习模型，模型的输入是用户状态、风险概率，模型的输出是保险策略；S4，基于预测状态获取用户状态变化和用户状态变化频率，基于状态变化结合状态阈值和风险概率调整数据采集频率，基于每种类型数据的风险概率调整采集优先级，基于用户状态变化频率调整预设的时间窗口；S5，在调整后的时间窗口内基于调整后的数据采集频率和采集优先级获取当前多模态数据，将当前多模态数据输入风险评估模型得到当前预测用户状态和风险概率，将当前预测用户状态和风险概率输入强化学习模型得到当前保险策略。

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山东财经大学，其通讯地址为：250000 山东省济南市历下区二环东路7366号；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”。