[发明专利]异构网络中基于深度学习的用户关联联合功率分配策略在审
| 申请号： | 202110526421.8 | 申请日： | 2021-05-14 |
| 公开（公告）号： | CN113473580A | 公开（公告）日： | 2021-10-01 |
| 发明（设计）人： | 李君;朱明浩;仲星;沈国丽;张茜茜;王秀敏;李正权 | 申请（专利权）人： | 南京信息工程大学滨江学院 |
| 主分类号： | H04W52/02 | 分类号： | H04W52/02;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 张华蒙 |
| 地址： | 214105 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了异构网络中基于深度学习的用户关联联合功率分配策略，属于通信系统技术领域，包括如下步骤：步骤1：通信建模，建立异构网络模型；步骤2：数据集收集；步骤3：构建神经网络；步骤4：训练神经网络，并确定优化算法为Adam；步骤5：满足所有迭代次数时保存网络。本发明的异构网络中基于深度学习的用户关联联合功率分配策略，在异构网络中，用神经网络以监督学习的方式联合优化用户关联和功率分配，实现对传统算法的高度拟合，同时保证低的计算复杂度，提供实时可靠的在线决策。 | ||
| 搜索关键词： | 网络 基于 深度 学习 用户 关联 联合 功率 分配 策略 | ||
【主权项】：
暂无信息
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