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龙图腾网获悉河海大学申请的专利一种基于强化学习的切坡建房滑坡易损性分析方法及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：CN121598803B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202610098622.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于强化学习的切坡建房滑坡易损性分析方法及系统是由吴爽爽;苏昊阳;蔡雨函;周渤彧;郝帅设计研发完成，并于2026-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的切坡建房滑坡易损性分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于强化学习的切坡建房滑坡易损性分析方法及系统，包括：预处理多源数据得到灾害样本数据集、缺失标记向量和损伤等级标签；提取坡体与房屋特征参数并融合缺失标记向量生成状态向量集合；构建动作集合并依据预测损伤分布与损伤等级标签差异计算外部回报；在保守Q学习中利用动作价值网络与目标动作价值网络对非数据动作计算保守惩罚量；在随机网络蒸馏中计算新颖度误差并生成内在回报；融合回报构建状态迁移样本并更新动作价值网络得到保守动作价值函数，输出待分析场景易损性结论。本发明在样本稀缺与数据不完备条件下实现评估模型稳定训练与迭代。

本发明授权一种基于强化学习的切坡建房滑坡易损性分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的切坡建房滑坡易损性分析方法，其特征在于，包括： 获取切坡建房滑坡灾害样本、现场监测数据和工程勘察数据，并进行预处理，得到灾害样本数据集、缺失标记向量和损伤等级标签； 从灾害样本数据集中提取相关数据，并融合缺失标记向量构建状态向量集合； 构建动作集合，并针对状态向量集合逐条选取易损性参数向量，计算易损性参数向量产生的预测损伤分布与损伤等级标签之间的差异量作为外部回报值，得到状态动作外部回报样本； 初始化保守Q学习的动作价值网络和目标动作价值网络，针对状态动作外部回报样本采样多组非数据动作并计算动作价值，得到保守惩罚量； 初始化随机网络蒸馏目标网络和随机网络蒸馏预测网络，输入状态向量集合并计算网络输出差异量，得到新颖度误差值并转换为内在回报值； 将外部回报值与内在回报值按融合系数生成融合回报值，并结合相邻状态构建状态迁移样本； 依据状态迁移样本计算时序差分目标值，联合保守惩罚量更新动作价值网络并同步更新目标动作价值网络，得到保守动作价值函数； 针对待分析切坡建房场景构建场景状态向量，计算场景状态向量对应的新颖度误差值并施加到动作价值约束，按照保守动作价值函数选取易损性参数向量并输出易损性结果，得到切坡建房滑坡易损性分析结论。

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