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龙图腾网获悉中国人民解放军陆军勤务学院申请的专利基于强化学习的异构数据库的数据同步方法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：CN120179665B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202510249128.X，技术领域涉及：G06F16/23；该发明授权基于强化学习的异构数据库的数据同步方法是由曹琦;路翔;钟蔚;王文政;向群设计研发完成，并于2025-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的异构数据库的数据同步方法在说明书摘要公布了：本发明属于数据同步技术领域，具体涉及一种基于强化学习的异构数据库的数据同步方法，旨在解决现有的数据同步方法在动态环境中难以适应，导致同步延迟或数据不一致，无法实现高效、准确的数据同步的问题。本方法包括：获取当前待同步的数据的状态信息，作为当前状态；结合置信度、当前状态，计算动态探索概率；结合动态探索概率，选定当前待同步的数据的动作；执行选定的动作，更新Q网络和目标Q网络的参数；通过训练好的Q网络对待同步的数据进行同步。本发明引入基于环境动态特性的自适应探索策略，以适应不同的环境变化，解决了同步延迟或数据不一致的问题，实现了高效、准确的数据同步。

本发明授权基于强化学习的异构数据库的数据同步方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的异构数据库的数据同步方法，其特征在于，该方法包括： S10，获取当前待同步的数据的状态信息，作为当前状态； S20，基于所述当前状态、时间步，计算当前状态下动作价值函数值与平均动作价值函数值的差的算数平均数，作为置信度；结合所述置信度、所述当前状态，计算动态探索概率： ∈st，t＝∈0×exp-γ×confidencest，t+αd×fdst+αn×fnst； 其中，∈st，t表示动态探索概率，st表示当前状态，t表示时间步，∈0表示初始动态探索概率，γ表示衰减系数，confidencest,t表示置信度，fdst表示数据库中的数据在设定时间单位内的更新频率，fnst表示网络波动，即网络连接在设定时间单位内的稳定性，αd、αn均表示权重参数； S30，结合所述动态探索概率，选定当前待同步的数据的动作； S40，执行选定的动作，计算即时奖励并观察下一个时间步的状态；将所述当前状态、所述执行选定的动作、所述即时奖励、所述下一个时间步的状态以及经验的重要性作为经验放入经验回放池；从所述经验回放池中按照所述经验的重要性采集样本，更新Q网络和目标Q网络的参数； S50，循环执行S10-S40，直至数据同步达到预期的性能指标，则通过训练好的Q网络对待同步的数据进行同步。

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中国人民解放军陆军勤务学院，其通讯地址为：401331 重庆市沙坪坝区大学城北一路20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”。

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