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本发明请求保护一种基于改进深度Q学习的网络选择方法。在引入休眠机制的超密集异构无线网络中，针对网络动态性增强，导致切换性能下降的问题，提出一种基于改进深度Q学习的网络选择算法。首先，根据网络的动态性分析，构建深度Q学习选网模型；其次，将深度Q学习选网模型中线下训练模块的训练样本与权值，通过迁移学习，将其迁移到线上决策模块中；最后，利用迁移的训练样本及权值加速训练神经网络，得到最佳选网策略。实验结果表明，本发明显著改善了因休眠机制导致的高动态性网络切换性能下降问题，同时降低了传统深度Q学习算法在线
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 112367683 B
(45)授权公告日 2022.07.01
(21)申请号 202011286673.X CN 109068350 A,2018.12.21
(22)申请日
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