一种基于迁移学习的超密集网络快速频谱分配方法与系统

本发明涉及超密集网络通信技术领域，具体公开了一种基于迁移学习的超密集网络快速频谱分配方法与系统，其中，该方法包括：基于超密集网络中密集基站部署的应用场景，构建在频谱复用和共信道干扰条件下最大吞吐量问题模型；设置每个用户设备的状态函数、动作函数和奖励函数，训练所述最大吞吐量问题模型；在用户数量动态变化后，根据欧几里得距离、余弦相似度和皮尔逊相关系数计算新用户与源场景用户之间的相似度；根据迁移学习算法将相似度最高的所述源场景用户的策略迁移给新用户。