基于强化学习随机森林算法的无线网络关键节点识别方法

本发明提出了基于强化学习随机森林算法的无线网络关键节点识别方法，属于通信对抗和人工智能领域。本发明包括以下步骤：构建用于无线网络关键节点识别的训练数据；利用训练数据，采用强化学习策略对随机森林的超参数进行优选；使用设定好超参数的随机森林对待检测数据进行关键节点智能识别。本发明利用强化学习动态调整随机森林模型的超参数，通过设定强化学习代理来评估不同超参数配置的效果，自动选择最佳的参数组合，提升随机森林模型的分类准确性，从而优化其在无线网络环境中的识别性能。本发明不仅减少了对手动调参的依赖，还提高了识别效率。