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1.
关于机器人足球区域射门动作算法的改进 总被引:2,自引:2,他引:0
“机器人踢足球”是Alan Mackworth教授在一次国际人工智能会议上首次提出的,旨在推动人工智能学科的发展,为智能机器人提出一个新的具有标志性和挑战性的课题,它是集对抗性、娱乐性、高技术于一体的小平台的高技术对抗.机器人踢足球的目标就是保证尽可能多的把球踢进对方球门,而且尽量不让对方将球踢进本方球门.因此,足球机器人的防守与进攻同样重要, 相似文献
2.
针对六子棋博弈问题,提出了一种"路"的博弈策略,构建了一种六子棋博弈的改进模型。又针对六子棋博弈评估函数参数优化中存在的问题,改进了六子棋博弈评估函数,并应用遗传算法进行寻优处理。实验结果表明:改进后的评估函数能够保持遗传种群的多样性,避免了遗传过程收敛过快,是一种优化机器博弈评估函数的有效办法。 相似文献
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针对中文短文本缺乏上下文信息导致的语义模糊从而存在的特征稀疏问题,提出了一种融合卷积神经网络和多头自注意力机制(CNN-MHA)的文本分类模型。首先,借助现有的基于Transformer的双向编码器表示(BERT)预训练语言模型以字符级向量形式来格式化表示句子层面的短文本;然后,为降低噪声,采用多头自注意力机制(MHA)学习文本序列内部的词依赖关系并生成带有全局语义信息的隐藏层向量,再将隐藏层向量输入到卷积神经网络(CNN)中,从而生成文本分类特征向量;最后,为提升分类的优化效果,将卷积层的输出与BERT模型提取的句特征进行特征融合后输入到分类器里进行再分类。将CNN-MHA模型分别与TextCNN、BERT、TextRCNN模型进行对比,实验结果表明,改进模型在搜狐新闻数据集上的F1值表现和对比模型相比分别提高了3.99%、0.76%和2.89%,验证了改进模型的有效性。 相似文献
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该方法利用四树复小波包变换具有的移不变性、良好的方向选择性和对高频信号的细致分析能力等特点, 把含噪图像分解成低频逼近子图和若干高频方向子图; 在保留低频逼近子图复系数不变的同时, 利用复系数层间相关性的强弱把高频方向子图分为主要类和次要类. 对主要类和次要类复系数分别进一步采用非高斯双变量模型和零均值高斯分布模型进行噪声抑制. 实验结果表明, 无论是峰值信噪比(PSNR)指标, 还是在视觉效果上, 本文方
法的去噪性能均好于传统的双树复小波变换去噪、四树复小波包变换去噪和小波域高斯尺度混合模型去噪, 在有效抑制噪声的同时, 具有很好的图像边缘和细节保护能力. 相似文献
10.
本文介绍了图像数据特征的表述及图像内容的检索方法,并对图像中的颜色特征、纹理特征;形状特征进行了分析,以便于图像特征的提取及图像内容的匹配,从而实现图像内容的检索,力图像数据库的储存、检索、处理提供相应的研究方法。 相似文献