随着通信的发展,出现了各种各样的网络接入技术,包括2G,3G和WLAN等无线网络,这些不同网络的覆盖范围相互重叠,构成了异构网络环境。移动多模终端如何在异构网络环境中选择最合适的网络进行接入,成为了无线通信领域迫切需要解决的问题。本文主要研究了异构无线网络中的集中式接入选择算法,并进行了仿真和分析。接着应用了人工神经网络进行业务接入选择,使用人工神经网络的优点是不用计算网络参数权重,神经网络训练完成后,只要将网络参数输入到神经网络中,输出结果即为最佳接入网络,相比传统的方法计算更简单,自适应能力更强。本文中另一个改进点是参数权重的处理,接入选择中相关的参数权重有主观权重和客观权重,现有的算法都只是使用一种权重,本文使用新的算法将主观和客观两种权重结合起来,得到新的权重,新权重综合考虑了用户的主观需求和实际网络的客观条件,仿真表明性能介于使用主观和客观权重之间。