本发明公开了一种基于网络局部信息交互的分布式无线网络接入决策方法。设计了基于模型学习评论家的深度学习框架，设计了CNN‑Deep Q‑net接入决策策略深度网络、学习全局网络信息对链路速率的影响模型的深度网络model‑net和基于LSTM的连路速率预测深度网络prediction‑net，三个深度网络形成了网络状态部分可知下基于模型学习的深度强化学习算法框架。该方法利用智能算法深度强化学习解决复杂动态无线网络的决策接入问题。
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“基于网络局部信息交互的分布式无线网络接入决策方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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