复杂分类动态自适应
用深度强化学习优化节点选择，比现有方法在复杂分类任务中更稳定、更准。
Lyu, Shubin · 李福生 · Xiaohe, Qu · Zenan, Xiao · Zhang, Qinglun · Wang, Qingya
Engineering Applications of Artificial Intelligence 2026
用单智能体深度强化学习自动探索最优节点选择，无需人工设计规则。
基于稀疏编码的状态表示能高效编码节点子集与位置，提升环境建模精度与效率。
在挑战性公开数据集和自建铝合金XRF光谱数据集上，分类性能均超过多种先进模型。