国家自然科学基金(60373029)

作品数：15被引量：110H指数：4
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强化学习算法的稳定状态空间控制
《计算机应用》2008年第5期1328-1330,1343,共4页郑宇 罗四维 吕子昂 
国家自然科学基金资助项目(60373029)
强化学习算法的探索次数随着状态空间的增加呈指数增长,因此难以用于复杂系统的控制中。为克服这一问题,提出一种稳定状态空间控制的强化学习算法。算法以寻找稳定空间的最优控制动作为学习目标,将探索过程集中于稳定状态空间中,而不探...
关键词：强化学习 马尔可夫决策过程 稳定状态 倒立摆 
倒立摆系统中强化学习的极限环问题被引量：1
《计算机工程与应用》2008年第10期16-19,30,共5页郑宇 罗四维 吕子昂 
国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60373029)
倒立摆系统是强化学习的一种重要的应用领域。首先分析指出在倒立摆系统中,常用的强化学习算法存在着极限环问题,算法无法正确收敛、控制策略不稳定。但是由于在简单的一级倒立摆系统中算法的控制策略不稳定的现象还不明显,因此极限环...
关键词：极限环 强化学习 倒立摆 
基于what和where信息的目标检测方法被引量：3
《电子学报》2007年第11期2055-2061,共7页田媚 罗四维 廖灵芝 
国家自然科学基金(No.60373029);国家教育部博士点基金(N0.20050004001)
根据视觉系统两条通路理论,提出了一种基于what和where信息的目标检测方法.采用以环境为中心的where信息进行自顶向下的注意控制,指导what信息驱动的自底向上的注意.自顶向下的注意包括预注意和集中注意两个阶段,预注意依据where信息为...
关键词：自顶向下的注意 where信息 what信息 目标检测 
全局显著结构主导下的知觉编组算法被引量：3
《计算机学报》2007年第11期2008-2016,共9页邹琪 罗四维 钟晶晶 
国家自然科学基金(60373029);教育部博士点基金(20050004001)资助.~~
提出一种建立在可靠的全局线索基础上的编组算法.编组线索为反映全局显著结构的拓扑特征闭合性和平行性以及局部规律邻接性和连续性.依据概率推理选择最显著的边缘作为种子,依据全局依赖性选择最有可能与种子属于同一编组的边缘.编组的...
关键词：知觉组织 拓扑特征 注意机制 
动态增殖流形学习算法被引量：13
《计算机研究与发展》2007年第9期1462-1468,共7页曾宪华 罗四维 
国家自然科学基金项目(60373029);教育部博士学科点基金项目(20050004001)
流形学习的主要目标是发现高维观测数据空间中的低维光滑流形.目前,流形学习已经成为机器学习和数据挖掘领域的研究热点.为了从高维数据流和大规模海量数据集中探索有价值的信息,迫切需要增殖地发现内在低维流形结构.但是,现有流形学习...
关键词：流形学习 感知流形 低维流形 局部线性嵌入 增殖流形学习 可视化 
模型的固有复杂度和泛化能力与几何曲率的关系被引量：4
《计算机学报》2007年第7期1094-1103,共10页吕子昂 罗四维 杨坚 刘蕴辉 邹琪 
本课题得到国家自然科学基金(60373029);教育部博士点基金(20050004001);北京市重点学科共建项目基金资助
从微分几何角度考察与参数化形式无关的统计模型流形的固有复杂度,指出模型流形的Gauss-Kroneker曲率可以完全刻画模型流形在一点处的全部性质,进而分析了曲率与体积的关系;给出了基于参数估计量邻域附近的解轨迹方法的曲率计算方法;证...
关键词：模型选择 泛化能力 固有复杂度 统计流形 Gauss-Kroneker曲率 
基于非线性维数缩减的复杂网络聚类可视化
《计算机研究与发展》2007年第z2期164-168,共5页杨树忠 罗四维 
国家自然科学基金项目(60373029);教育部高等学校博士学科点专项科研基金项目(20050004001)
提出了一种新的复杂网络聚类可视化方法,该方法基于非线性维数缩减技术:Isomap.在算法中首先根据网络的邻接矩阵定义了一种新的成对节点间的图距离,然后把由该距离计算得出的节点间的距离矩阵作为Isomap的输入,将网络的节点投影到二维...
关键词：复杂网络 非线性维数缩减 聚类可视化 
基于模型的层次化强化学习算法
《北京交通大学学报》2006年第5期1-5,共5页郑宇 罗四维 吕子昂 
国家自然科学基金资助项目(60373029)
针对强化学习算法的状态值泛化和随机探索策略在确定性MDP系统控制中存在着学习效率低的问题,本文提出基于模型的层次化强化学习算法.该算法采用两层结构,底层利用系统模型,采用贪婪策略选择探索动作,完成强化学习任务.而高层通过对状...
关键词：强化学习 马尔科夫决策过程 探索策略 倒立摆 
修剪算法的信息几何分析
《计算机研究与发展》2006年第9期1609-1614,共6页刘蕴辉 罗四维 黄华 李爱军 
国家自然科学基金项目(60373029);教育部博士点基金项目(20020004020);北京交通大学科技基金项目(2005RC044)
修剪法是确定和优化神经网络结构的重要方法之一.当前对修剪法的研究大多集中在方法描述上,对于修剪法内在机理的研究尚不多见,而研究修剪的内在机理可以为修剪策略提供理论基础和依据.从信息几何的角度研究了修剪法的内在机理,给出了...
关键词：修剪法 信息几何 神经流形 信息投影 
基于谱图理论的流形学习算法被引量：76
《计算机研究与发展》2006年第7期1173-1179,共7页罗四维 赵连伟 
国家自然科学基金项目(60373029);国家教育部博士学科点基金项目(20050004001);北京市重点学科共建基金项目(XK100040415)
流形学习的主要目标是发现嵌入在高维数据空间的低维光滑流形.近年来基于谱图理论的学习算法受到研究者的广泛关注.介绍了流形与流形学习的关系,着重研究了几种有代表性的基于谱图理论的流形学习算法,并对算法进行了比较分析,最后进行...
关键词：流形学习 谱图理论 局部切空间 随机游走 特征映射 
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