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基于事例的足球机器人学习 总被引:4,自引:0,他引:4
足球机器入主要是应用训练、比赛中逐渐积累起来的经验知识来比赛,这样足球机器人相当一部分比赛知识是经验型的.为此,论述了基于事例的足球机器入学习的具体方法和模型,并应用于机器人足球比赛中,实验证明,该方法可行、有效. 相似文献
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传统的模糊C均值算法直接基于原始数据进行聚类,数据的内在结构可能会被噪声、异常值或其他因素破坏,因此聚类性能会受到影响。为提升FCM算法的鲁棒性,提出了一种基于自适应近邻信息的模糊C均值聚类算法。近邻信息指的是一种基于数据点之间相似度的度量,每个数据点都可以看作其他数据点的近邻,但是不同数据点之间的相似度是不同的。将样本点的近邻信息GX和类中心点的近邻信息GV融入基础FCM模型中,为聚类过程提供更多的数据结构信息,用于指导聚类算法中的簇划分过程,以提升算法的稳定性,并提出了3个迭代算法求解本文提出的聚类模型。与其他先进聚类算法对比,在部分基准数据集上聚类性能有10%以上的提升,同时还从参数敏感性、收敛性、消融实验等方面对算法进行评价。实验结果可以充分显示本文提出的聚类算法的可行性与有效性。 相似文献
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构建社会主义和谐社会,离不开工会组织的积极参与和工会作用的发挥,这也是新时期工会组织在推进经济社会和谐发展过程中承担的一项重要任务。 相似文献