一种基于增强学习的移动边缘网络资源分配方法

    公开(公告)号:CN111542107A

    公开(公告)日:2020-08-14

    申请号:CN202010405524.4

    申请日:2020-05-14

    Abstract: 本发明公开了一种基于增强学习的移动边缘网络资源分配方法,S1,建立基于CSCN由两张相同参数的卷积神经网络qeval、qtarget构成深度增强学习模型;S2,将基站与用户终端之间的时变信道环境建模为有限状态的时变马尔科夫信道,确定基站与用户之间的归一化信道系数,并输入卷积神经网络qeval。该基于增强学习的移动边缘网络资源分配方法,以便在考虑了高复杂度的时变信道基础上,使用深度增强学习模型,将计算复杂度转换到训练深度增强学习模型的过程中,从而以较低复杂度选取决策动作,确定时变信道环境下,基站到用户终端的子载波局部最优分配,最大限度地提高时变信道环境中的能量效率。

    茶叶杀青理条装置
    2.
    实用新型

    公开(公告)号:CN206687062U

    公开(公告)日:2017-12-01

    申请号:CN201720274754.5

    申请日:2017-03-16

    Abstract: 本实用新型公开一种茶叶杀青理条装置,保温箱内固设有机架,在机架左部设有鼓风机、驱动组件和U形锅倾斜驱动组件,其中驱动组件和U形锅倾斜驱动组件位于鼓风机下方;机架右部从上往下依次设有茶叶称重组件、U形锅组件和加热组件,其中茶叶称重组件位于进料斗正下方,并包括定量槽轮和立柱,其中:定量槽轮外圆面上沿周向均布有一组茶叶盛装凹槽,该定量槽轮左、右端的转轴转动支撑在机架上,定量槽轮左端的转轴通过第一电磁离合器与上链轮轴同轴连接,该上链轮轴通过链传动组件与下链轮轴相连。本实用新型采用箱式封闭结构,这样不仅能避免热量大量散发,保证节能效果,而且为保温提供了可能,从而保证茶叶品质。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利

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