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摘 要：针对随着节点数量的增多，多节点协作频谱感知（Ｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅ Ｓｐｅｃｔｒｕｍ Ｓｅｎｓｉｎｇ，ＣＳＳ） 会产生大量本地数据，导致能耗变高和全局决策延迟的问题，提出节点评估与选择（Ｎｏｄｅ Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ，ＮＥＳ） 和网格搜索（Ｇｒｉｄ Ｓｅａｒｃｈ，ＧＳ） 的强化学习（Ｒｅｉｎｆｏｒｃｅｍｅｎｔ Ｌｅａｒｎｉｎｇ，ＲＬ） 算法。（剩余9670字）
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强化学习在协作频谱感知中的应用
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