深圳清华大学研究院陈翔获国家专利权
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龙图腾网获悉深圳清华大学研究院申请的专利基于LSTM和A2C的网络切片资源分配方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115550181B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211112978.8，技术领域涉及：H04L41/0894；该发明授权基于LSTM和A2C的网络切片资源分配方法及系统是由陈翔;王菲菲;董宇涵;郑斯辉;王兰设计研发完成，并于2022-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于LSTM和A2C的网络切片资源分配方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于LSTM和A2C的网络切片资源分配方法及系统，该方法包括：构建基于LSTM的神经网络；采集用户实际通信过程中的切片业务请求数据；基于A2C算法，将切片业务请求数据输入至神经网络进行迭代训练，输出带宽分配策略。通过使用本发明，能够在基站统计与收集网络切片业务请求数据具有滞后性的情况下提高系统频谱效率和系统利用率。本发明作为基于LSTM和A2C的网络切片资源分配方法及系统，可广泛应用于无线通信技术领域。
本发明授权基于LSTM和A2C的网络切片资源分配方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于LSTM和A2C的网络切片资源分配方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建基于LSTM的神经网络； 采集用户实际通信过程中的切片业务请求数据； 基于A2C算法，将切片业务请求数据输入至神经网络进行迭代训练，输出带宽分配策略； 所述构建基于LSTM的神经网络包括预测网络、状态处理网络、价值网络和策略网络，其中： 预测网络由四层LSTM网络及两层全连接层组成，其中第一层全连接层用于对业务请求数据进行特征处理，第二层全连接层用于对第一层全连接层的输出数据进行处理得到最终的预测结果； 状态处理网络作为观察变量和A2C网络之间的中间层，该层网络由单层的LSTM组成，用于从观察变量中提取特征； 价值网络包括两层全连接层，其中，第一全连接层用于对状态处理网络的输出数据进行价值特征提取处理，第二全连接层对第一全连接层的输出数据进行处理得到状态价值的估计值； 策略网络包括两层全连接层，其中，第一全连接层用于对状态处理网络的输出数据进行特征提取处理，第二全连接层用于对第一全连接层的输出数据进行策略概率分布处理。
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