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基于组合神经网络的智能足球机器人系统角色分配知识库的设计

放大字体  缩小字体 更新日期:2018-11-26  浏览次数:2
摘 要:针对当前角色分配实时决策效率不高,难以学习以往角色分配优秀策略等问题,本文提出构建基于组合神经网络的角色分配知识库模型。所构建的知识库由多个组合神经网络模型组成并采用模块化管理,具有可更新性和可扩展性
  • 【题 名】基于组合神经网络的智能足球机器人系统角色分配知识库的设计
  • 【作 者】林华
  • 【机 构】福州大学机电工程实践中心福建福州350108
  • 【刊 名】《福建电脑》2012年 第10期 122-124页 共3页
  • 【关键词】足球机器人 组合神经网络 角色分配 知识库
  • 【文 摘】针对当前角色分配实时决策效率不高,难以学习以往角色分配优秀策略等问题,本文提出构建基于组合神经网络的角色分配知识库模型。所构建的知识库由多个组合神经网络模型组成并采用模块化管理,具有可更新性和可扩展性。利用神经网络的自组织和学习能力,该知识库可学习角色分配经验策略,用于实时角色分配方案推理。最后,以RoboCup中型组比赛为例,验证构建组合神经网络知识库的可行性及知识库的在线决策能力。
 
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