一种基于粗神经网络的中国象棋机器博弈评估实现

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中文摘要：首先根据粗糙集的分类方法对不同局面的分类,得到相应的等价关系,消去冗余信息并对其进行分类和规则提取;然后根据这些规则构造神经网络隐含层的神经元个数,确定粗神经网络结构;最后初始化所有权值,再将粗糙集约简的结果作为粗神经元网络的输入,对神经元网络进行训练,得到神经网络结构.实验结果证明,训练结果提高了计算机博弈系统程序的性能和系统的棋力.

作者：

王洪岩、朱峰、张雪峰、李玉倩、安爽、徐心和

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作者单位：

辽宁科技学院,基础部,辽宁,本溪,117100

东北大学,理学院,沈阳,110004

湘潭大学,数学与计算科学院,湖南,湘潭,411105

东北大学,信息科学与工程学院

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关键词：

粗糙集中国象棋计算机博弈评估函数粗神经网络

主办单位：

中国自动化学会

中国航空学会

中国系统仿真学会

中国人工智能学会

会议名称：

2007中国控制与决策学术年会

会议时间：

2007-07-03

会议地点：

无锡

会议母体文献：

2007中国控制与决策学术年会论文集

页码：

687-690,693

出版时间：

2007