基于增量训练的维汉神经机器翻译系统

目前,基于深度学习的神经机器翻译已经成为机器翻译领域的主流方法.神经机器翻译模型相较于统计机器翻译模型具有更庞大的参数规模,因此其翻译质量取决于训练数据是否充足.由于与维吾尔语相关的平行语料资源严重匮乏,神经机器翻译模型在维汉翻译任务上表现不佳,为此提出了一种利用伪语料对神经机器翻译模型进行增量训练的方法,可有效提升神经机器翻译在维汉翻译任务上的质量.

动态避障在仿真机器人足球上的研究

在机器人足球比赛中,由于不能及时准确的选择一条路径防止和对方机器人碰撞,很容使得进攻受到阻碍。为使得进攻不容易被阻碍,提出了一种改进的人工势场路径选择算法,以此来增加机器人避开障碍物的高效性,选择一条最短路径,从而缩短了时间,为组织好进攻打下基础。以往的人工势场方法都容易陷入局部最优,本算法通过增加旋转力,对人工势场方法进行了改进,防止选择的路径陷入局部最优。算法进行了仿真实验,结果表明该算法提高了机器人避障的有效性和合理性,使得进攻更具有切入性。

动态环境下机器人博弈战术自动产生机制

论文基于计算机围棋战术产生的原理战术ShoutGo的启迪,设计一种博弈机器人战术自动产生机制。首先建立了一个战术推荐系统。并提出两种机器人足球战术自动生成模型和作为评判和设计自动产生机制基本因素的球员思维模型。进而设计出一个完整的计算机博弈战术自动产生模型,运用该模型不仅使得机器人之间配合更加紧密,战术有了更强的变化性,而且适应对手的调整能力得到明显提升。