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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利基于强化学习的风险预测方法、装置、设备及存储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：CN117238496B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202311141166.0，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权基于强化学习的风险预测方法、装置、设备及存储介质是由王磊;吴德胜;代文杰;李娜;吴颖楠;王媛;杨余久;杨文静设计研发完成，并于2023-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的风险预测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及风险预测及数字医疗领域，具体公开了一种基于强化学习的风险预测方法、装置、设备及存储介质。获取预测对象的风险影响因素和对应的历史数据；基于自注意力网络模型以及门控循环单元进行处理，获得网络拓扑模型；基于网络拓扑模型，获取历史数据的动态特征以及静态特征，生成时空特征；基于风险预测模型，获得风险预测结果。该基于强化学习的风险预测方法可对预测对象的风险影响因素及其历史数据进行处理，生成网络拓扑模型，进而对网络拓扑模型中的数据进行时空特征提取，实现数据在时间与空间上的特征的结合，有效提高了风险预测的准确率，通过风险预测模型对时空特征进行处理，输出风险预测结果，有效提高了风险预测的效率。

本发明授权基于强化学习的风险预测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的风险预测方法，其特征在于，包括： 获取预测对象的至少一个风险影响因素以及所述风险影响因素对应的历史数据； 基于自注意力网络模型以及门控循环单元，对所述风险影响因素以及所述历史数据进行处理，获得所述预测对象的网络拓扑模型； 其中，所述自注意力网络模型包括图注意力网络模型，所述基于自注意力网络模型以及门控循环单元，对所述风险影响因素以及所述历史数据进行处理，获得所述预测对象的网络拓扑模型，包括： 基于所述图注意力网络模型，获取所述风险影响因素间的相关关系，并基于所述相关关系，构建所述风险影响因素的网络拓扑结构，其中，所述网络拓扑结构的每个节点作为一个智能体； 基于所述门控循环单元，对各所述风险影响因素的历史数据进行处理，获得所述历史数据对应的时序数据序列； 基于所述网络拓扑结构以及所述时序数据序列，生成所述网络拓扑模型； 基于所述网络拓扑模型，获取所述历史数据的动态特征以及静态特征，并基于所述动态特征以及所述静态特征，生成所述历史数据的时空特征； 基于预设的风险预测模型以及所述时空特征，对所述预测对象的风险进行预测，获得各所述智能体的预测风险，并集合各所述智能体的预测风险，获得所述预测对象的风险预测结果。

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