本文關(guān)鍵詞：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的五子棋自學(xué)習(xí)系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)

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【摘要】：機器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能領(lǐng)域重要的研究內(nèi)容。人工智能的研究很多以棋類作為研究對象來對人工智能的算法進行研究和深化。計算機博弈生成著法的核心是搜索和評估函數(shù)。在五子棋的搜索深度加深的同時,大多使用的是靜態(tài)評估函數(shù),而這些評估函數(shù)又是人為設(shè)定的,程序的棋力在一定程度上取決于設(shè)計者對五子棋的理解。局面估值的準確性在很大程度上決定了博弈程序的棋力高低。首先,將五子棋與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來調(diào)整局面的估值函數(shù),實現(xiàn)自學(xué)習(xí)自動調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)值,從而使BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對局面的估值更接近真實值,實現(xiàn)了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的由監(jiān)督學(xué)習(xí)到無監(jiān)督學(xué)習(xí)的訓(xùn)練過程。然后,對五子棋局面進行的棋型提取與特征定義,構(gòu)建了五子棋的訓(xùn)練平臺。其次,實現(xiàn)了五子棋的開局庫,增強了五子棋在開局階段的棋力。最后,針對本文提出的方法設(shè)計出了具有自學(xué)習(xí)能力的五子棋博弈系統(tǒng),并在理論與實驗上對本文提出的方案進行了驗證。經(jīng)過了60000次的訓(xùn)練,與妙手連珠進行學(xué)習(xí)效果的對弈驗證,勝率從15%提高到61%。并針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身存在的缺陷提出了訓(xùn)練迭代,動態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)速率等解決方案對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行了改進,經(jīng)過實驗也取得了不錯的效果。實驗結(jié)果表明了本文研究課題的有效性和實用性。
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP18;TP311.52

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本文編號：1164165