山东大学余国先获国家专利权
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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于强化学习的因果网络发现系统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：CN115171773B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202210825754.5，技术领域涉及：G16B10/00；该发明授权基于强化学习的因果网络发现系统是由余国先;杨德智;王峻;郭伟设计研发完成，并于2022-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于强化学习的因果网络发现系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于强化学习的因果网络发现系统，将生物分子看作变量，获取生物分子的观测数据，并依据数据筛选变量可能的父变量，得到初始邻域选择后的稀疏图；利用图注意力网络从生物分子的观测数据以及初始邻域选择后的稀疏图中提取每个生物分子的嵌入式特征；依据每个生物分子的嵌入式特征计算所有生物分子的权重向量，循环在所述权重向量上采样，将抽取到的变量依次从后向前排序；依据打分函数为排序计算奖励，根据奖励在强化学习框架下更新各网络的参数，根据更新后的参数指导生成奖励更高的变量排序；对奖励最高的排序进行变量选择，得到最终的生物分子因果调控网络；本发明提高了因果图搜索过程的可解释性从而提高因果结构发现的精度。
本发明授权基于强化学习的因果网络发现系统在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的因果网络发现系统，其特征在于： 包括： 初始邻域选择模块，被配置为：将生物分子看作变量，获取生物分子的观测数据，并依据数据筛选变量可能的父变量，得到初始邻域选择后的稀疏图； 特征编码模块，被配置为：利用图注意力网络从生物分子的观测数据以及初始邻域选择后的稀疏图中提取每个生物分子的嵌入式特征； 变量排序模块，被配置为：依据每个生物分子的嵌入式特征计算所有生物分子的权重向量，循环在所述权重向量上采样，将抽取到的变量依次从后向前排序； 排序打分与搜索模块，被配置为：依据打分函数为变量排序模块生成的排序计算奖励，根据奖励在强化学习框架下更新特征编码模块和变量排序模块的参数，更新参数后指导特征编码模块和变量排序模块生成奖励更高的变量排序； 变量选择模块，被配置为：对奖励最高的排序进行变量选择，得到最终的生物分子因果调控网络。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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