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龙图腾网获悉北京天防安全科技有限公司申请的专利基于强化学习的GB35114流量分类分级方法、设备、介质及产品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：CN120180236B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510637452.9，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于强化学习的GB35114流量分类分级方法、设备、介质及产品是由李庆;张永元;段伟恒设计研发完成，并于2025-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的GB35114流量分类分级方法、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本申请涉及流量分级技术领域，尤其涉及一种基于强化学习的GB35114流量分类分级方法、设备、介质及产品。该方法包括：获取原始视频流量数据，并从原始视频流量数据中分类出GB35114流量数据；对GB35114流量数据进行特征提取和特征预处理，得到预处理后的特征数据；将特征数据输入预先训练好的强化学习模型中，得到强化学习模型输出的针对GB35114流量数据的流量分级结果；其中，强化学习模型中的Critic网络为分层结构，每一层对应一个流量等级。本申请可以实现对GB35114流量的准确分类分级。

本发明授权基于强化学习的GB35114流量分类分级方法、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的GB35114流量分类分级方法，其特征在于，包括： 获取原始视频流量数据，并从所述原始视频流量数据中分类出GB35114流量数据； 对所述GB35114流量数据进行特征提取和特征预处理，得到预处理后的特征数据； 将所述特征数据输入预先训练好的强化学习模型中，得到所述强化学习模型输出的针对所述GB35114流量数据的流量分级结果；其中，所述强化学习模型中的Critic网络为分层结构，每一层对应一个流量等级； 所述从所述原始视频流量数据中分类出GB35114流量数据，包括： 对所述原始视频流量数据中的每一条流量数据执行特征分类步骤，基于所述每一条流量数据的分类结果从所述原始视频流量数据中分类出所述GB35114流量数据； 其中，所述特征分类步骤，包括：将当前流量数据和GBT28181流量的相关特征进行匹配得到综合特征匹配度，并基于所述综合特征匹配度判断所述当前流量数据是否为所述GB35114流量数据； 所述强化学习模型的构建过程，包括： 初始化Actor网络、Critic网络、目标网络和经验回放池； 定义奖励函数和目标函数； 获取训练样本数据，利用所述Actor网络和所述奖励函数生成所述训练样本数据对应的五元组数据，并将所述五元组数据存储至所述经验回放池； 重复执行模型训练步骤，直到满足模型训练停止条件。

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