考虑到深度学习在图像特征提取上的优势，为了提高深度学习在Atari游戏上的稳定性，在卷积神经网络和强化学习改进的Q-learning算法相结合的基础上，提出了一种基于模型融合的深度神经网络结构。实验表明，新的模型能够充分学习到控制策略，并且在Atari游戏上达到或者超出普通深度强化学习模型的得分，验证了模型融合的深度强化学习在视频游戏上的稳定性和优越性。