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基于深度增强学习的网络资源分配
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
abstract第5页
专用术语注释表第7-9页
第一章 绪论第9-15页
    1.1 研究背景第9-12页
    1.2 研究现状第12-13页
    1.3 论文组织结构第13-15页
第二章 无线接入网主要技术概述第15-21页
    2.1 无线接入网概述第15-18页
        2.1.1 传统蜂窝网络架构第15-16页
        2.1.2 小蜂窝网络架构第16-17页
        2.1.3 云无线接入网络架构第17-18页
    2.2 基于云且带有缓存的小蜂窝网络架构第18-20页
        2.2.1 网络架构模型第18-19页
        2.2.2 关键技术第19-20页
    2.3 本章小结第20-21页
第三章 CSCN架构的吞吐量分析第21-28页
    3.1 系统模型第21-23页
    3.2 小基站选择条件最优用户第23-27页
        3.2.1 用户移动性概述第23-24页
        3.2.2 用户移动位置预测第24-26页
        3.2.3 小基站选择用户第26-27页
    3.3 本章小结第27-28页
第四章 基于RL-LSTM的资源分配方法第28-40页
    4.1 博弈论概述及机器学习概述第28-31页
        4.1.1 博弈论概述第28-30页
        4.1.2 机器学习概述第30-31页
    4.2 基于RL-LSTM的资源分配算法第31-39页
        4.2.1 博弈模型建模第31-32页
        4.2.2 基于RL-LSTM的时间序列预测算法第32-39页
    4.3 本章小结第39-40页
第五章 仿真结果与分析第40-45页
    5.1 仿真参数设置第40-41页
    5.2 仿真结果分析第41-44页
    5.3 本章小结第44-45页
第六章 总结与展望第45-47页
    6.1 本文工作总结第45页
    6.2 未来工作展望第45-47页
参考文献第47-50页
附录1 攻读硕士学位期间申请的专利第50-51页
致谢第51页

 
 
论文编号BS4338230,这篇论文共51
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