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申请/专利权人：安徽继远软件有限公司;国网浙江省电力有限公司;国家电网有限公司
摘要：本发明公开了基于神经网络优化的不确定性场景下策略的快速迁移方法，涉及模型迁移技术领域，包括：获取所有已知场景下的决策任务；构建每一个已知场景下的决策任务的任务特征集合；确定每一个已知场景下的决策任务的执行次数；确定环境泛用特征数据；基于环境泛用特征数据，调整环境泛用策略模型的神经网络参数；基于调整的环境泛用策略模型的神经网络参数训练得到环境泛用策略模型。本发明的优点在于：通过神经网络的优化和双重测试集的评估，能够在较短时间内完成模型对新环境的适应，显著缩短了在相同的环境下模型面对不同应用场景的迁移学习的时间，提高了迁移效率。
主权项：1.基于神经网络优化的不确定性场景下策略的快速迁移方法，其特征在于，包括：获取所有已知场景下的决策任务；基于所有已知场景下的决策任务的任务特征，构建每一个已知场景下的决策任务的任务特征集合；基于决策任务日志，确定每一个已知场景下的决策任务的执行次数；基于每一个已知场景下的的决策任务的任务特征集合和已知场景下的决策任务的执行次数，确定环境泛用特征数据；基于环境泛用特征数据，调整环境泛用策略模型的神经网络参数；基于调整的环境泛用策略模型的神经网络参数训练得到环境泛用策略模型；调用环境泛用策略模型迁移应用于新场景下的决策任务，并基于环境泛用策略模型迁移在新场景下的决策任务执行情况进行迁移强化学习，得到新场景下的决策任务的场景决策任务模型。
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