刘云龙

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供职机构：厦门大学信息科学与技术学院自动化系更多>>
发文主题：CMAC网络CMAC神经网络ROBOCUP仿真ROBOCUP复位更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《北京工业大学学报》《计算机学报》更多>>
所获基金：国家教育部博士点基金福建省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
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基于CMAC网络Sarsa(λ)学习的RoboCup守门员策略
《北京工业大学学报》2012年第9期1348-1352,共5页刘云龙 吉国力 
福建省自然科学基金资助项目(2010J05140);高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20100121120022)
针对RoboCup仿真组足球比赛场上状态复杂多变、同时供决策的信息大多为连续变量、智能体利用现有信息通常无法判断当前状态下最优动作的问题,以守门员为例,首先利用CMAC神经网络对连续状态空间泛化,然后在泛化后的状态上,采用Sarsa(λ)...
关键词：RoboCup仿真组足球比赛 CMAC神经网络 泛化 Sarsa(λ)学习算法 最优策略 
预测状态表示模型的复位算法
《计算机学报》2012年第5期1046-1051,共6页刘云龙 吉国力 
福建省自然科学基金(2010J05140);高等学校博士学科点专项科研基金(20100121120022);国家自然科学基金(60774033)资助~~
预测状态表示(Predictive State Representations,PSRs)是用于解决局部可观测问题的有效方法.然而,现实环境中,通过样本学习得到的PSR模型不可能完全准确.随着计算步数的增多,利用PSR模型计算得到的预测向量有可能越来越偏离其真实值,...
关键词：预测状态表示模型 预测精度 复位 判别分析 预测状态表示模型的准确性 
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