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龍圖騰網獲悉北京天防安全科技有限公司申請的專利基于強化學習的GB35114流量分類分級方法、設備、介質及產品獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120180236B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510637452.9，技術領域涉及：G06F18/241；該發明授權基于強化學習的GB35114流量分類分級方法、設備、介質及產品是由李慶;張永元;段偉恒設計研發完成，并于2025-05-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于強化學習的GB35114流量分類分級方法、設備、介質及產品在說明書摘要公布了：本申請涉及流量分級技術領域，尤其涉及一種基于強化學習的GB35114流量分類分級方法、設備、介質及產品。該方法包括：獲取原始視頻流量數據，并從原始視頻流量數據中分類出GB35114流量數據；對GB35114流量數據進行特征提取和特征預處理，得到預處理后的特征數據；將特征數據輸入預先訓練好的強化學習模型中，得到強化學習模型輸出的針對GB35114流量數據的流量分級結果；其中，強化學習模型中的Critic網絡為分層結構，每一層對應一個流量等級。本申請可以實現對GB35114流量的準確分類分級。

本發明授權基于強化學習的GB35114流量分類分級方法、設備、介質及產品在權利要求書中公布了：1.一種基于強化學習的GB35114流量分類分級方法，其特征在于，包括： 獲取原始視頻流量數據，并從所述原始視頻流量數據中分類出GB35114流量數據； 對所述GB35114流量數據進行特征提取和特征預處理，得到預處理后的特征數據； 將所述特征數據輸入預先訓練好的強化學習模型中，得到所述強化學習模型輸出的針對所述GB35114流量數據的流量分級結果；其中，所述強化學習模型中的Critic網絡為分層結構，每一層對應一個流量等級； 所述從所述原始視頻流量數據中分類出GB35114流量數據，包括： 對所述原始視頻流量數據中的每一條流量數據執行特征分類步驟，基于所述每一條流量數據的分類結果從所述原始視頻流量數據中分類出所述GB35114流量數據； 其中，所述特征分類步驟，包括：將當前流量數據和GBT28181流量的相關特征進行匹配得到綜合特征匹配度，并基于所述綜合特征匹配度判斷所述當前流量數據是否為所述GB35114流量數據； 所述強化學習模型的構建過程，包括： 初始化Actor網絡、Critic網絡、目標網絡和經驗回放池； 定義獎勵函數和目標函數； 獲取訓練樣本數據，利用所述Actor網絡和所述獎勵函數生成所述訓練樣本數據對應的五元組數據，并將所述五元組數據存儲至所述經驗回放池； 重復執行模型訓練步驟，直到滿足模型訓練停止條件。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北京天防安全科技有限公司，其通訊地址為：100089 北京市海淀區花園路甲13號院7號樓3層306；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。