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质2根据干扰评估模型获取不同所述子频段之间的干扰程度，得到干扰动态调整各个子频段对应的频率范围，以使得所述对所述初始种群执行遗传操作，得到下一代种群，并将所述下一代重复执行所述对所述初始种群执行遗传操作，得到下一代5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述奖励函数R(s,a)可以表示为如下公6.根据权利要求1至5任意一项所述的方法，其特7.根据权利要求1至5任意一项所述的方法3干扰评估模块，用于根据干扰评估模型获取不同所述子频段之器执行时实现如权利要求1至7中任意一项权利要求所述4率范围，以使得所述总干扰程度对应的值最小；所述总干扰程度A基于如下公式得到：ij为第i个子频段和第j个子频段之间的干扰程5[0019]本申请实施例的信号优化方法，可以通过支持向量机和/或随机森林构建干扰评[0023]图2为本申请实施例的一种商业区高层建筑信号优化场景的信号优化方案的流程[0027]如背景技术所言，本申请要解决的技术问题为如何提供6[0034]进一步，信号监测设备实时采集各频段信号的信号强度、干扰水平、信噪比SVM)和/或随机森林(RandomForest，简称RF)构建,由此可以通过训练数据学习信号混杂7[0044]通过图1的信号优化方法，可以通过支持向量机和/或随机森林构建干扰评估模8[0068]可选的，公式(4)中的各子频段之间的干扰程度Iij可以基于下述公式(5)计算得[0074]需要说明的是，总干扰程度对应的值最小为本申请示出步骤S103动态调整各个所述子频段对应的频率范围达到的动态调整目标也可以根据需要程示意图。步骤S103所述动态调整各个所述子频段对应的频率范围，可以包括如下步骤9[0086]选择操作具体为根据适应度函数选择优秀个体，常用的选择方法有轮盘赌选择、[0088]步骤S303和步骤S304包括多次迭代操作，每次迭代基于i个子[0103]其中，选择合适的强化学习算法可以选择如Q学习(即Q_learning)、深度Q网络段对应的频率范围的方案；定期迭代更新动态调整各个所述子频段对应的频率范围的方[0116]迭代更新包括设置策略更新周期如每月或每季度更新一次，[0142]在一个可选的实施例中，所述调整模块503基于强化学习模型动态调整各个所述可读存储介质可以包括非挥发性存储器(non_volatile)或者非瞬态(non_transitory)存HDD)或固态硬盘(solid_statedrive，SSD)等，还可以是易失性存储器(vola或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，述计算机可读存储介质可以是计算机可以存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可法实施例中记载的任一方法的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装[0163]上述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮

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