容噪学习机制及其在Robocup中的应用研究  

Research on Noise Tolerance Mechanism in RoboCup

作　　者：承文俊[1] 沈建强[1] 谢琪[1] 陈兆乾[1] 

机构地区：[1]南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,南京210093

出　　处：《计算机科学》2004年第4期101-103,共3页Computer Science

基　　金：国家自然科学基金(60273033);江苏省自然科学基金(DK2002081)

摘　　要：噪声对机器学习影响极大,不庸忽视,因此提出一种有效的容噪机制是当前研究的热点问题。本文研究了BP神经网络在不同噪声环境下的容噪能力,利用容噪BP神经网络分析了机器人足球中的噪声问题及其解决方案,并将这种BP网络应用到了我们的仿真球队NDSocTeam的截球动作上,其效果良好。Noise is an important issue in machine learning and it will bring great effect on machine learning > so to develop an effective noise tolerance mechanism is a popular topic in current research. This paper studies the noise tolerance capability of BP Neural Networks under different noisy circumstances. analyzes the noise problem in Robocup and solves the noise in Robocup with noise tolerance BP Neural Networks. It also describes the implementation of ball interception in NDSocTeam-

关 键 词：机器学习 容噪学习机制 ROBOCUP 噪声模型 BP神经网络 

分 类 号：TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP183[自动化与计算机技术—控制科学与工程]