本文探讨了基于深度强化学习的不平衡数据分类模型，强调其在少数样本识别中的优越性能。研究了公平强化学习的最新进展，提出了多智能体系统中的公平性方法，并分析了算法公平性在不同应用中的表现。实验结果表明，所提框架在处理不平衡数据时显著提高了分类准确性和公平性。