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计算复杂性是衡量问题求解的难易程度的。研究问题的计算复杂性,可以明确该问题是否存在有效的求解算法。介绍并分析了计算理论的一些基本概念,论述了时间复杂性(包括P、NP、NP-hard、NP-complete和EXPTIME)和空间复杂性(包括PSPACE、NPSPACE、PSPACE-hard和PSAPCE-complete)中的各个主要分类。最后分析了各个复杂性类之间的关系。 相似文献
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强化学习在足球机器人基本动作学习中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
主要研究了强化学习算法及其在机器人足球比赛技术动作学习问题中的应用.强化学习的状态空间
和动作空间过大或变量连续,往往导致学习的速度过慢甚至难于收敛.针对这一问题,提出了基于T-S 模型模糊
神经网络的强化学习方法,能够有效地实现强化学习状态空间到动作空间的映射.此外,使用提出的强化学习方
法设计了足球机器人的技术动作,研究了在不需要专家知识和环境模型情况下机器人的行为学习问题.最后,通
过实验证明了所研究方法的有效性,其能够满足机器人足球比赛的需要. 相似文献
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顺序形态变换的图像增强算法 总被引:1,自引:1,他引:0
根据顺序形态变换的相关概念和性质,提出了一种新的图像增强算法。该算法通过对图像做局部加权均值滤波,得到图像增强的基值分量;采用多方位结构元素与图像边缘匹配,计算图像关于各个方位结构元素的加权均值并选取其中的最大值来确定边缘;将此最大值与基值分量之差作为增强分量来扩大图像灰度梯度的动态范围;针对图像中的高灰度区和灰度剧变区,应用图像局部均值和方差自适应调节增强系数。因此,算法在抑制图像中的高频噪声的同时,能有效提升图像中的边缘和目标。实验结果表明,增强前后图像标准差由41.1515,36.9133提高到62.0535,52.8331;图像熵由15.8463,16.8998减少到15.8156,16.8324。 相似文献
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