基于一个微分对策问题的机器学习能力定量评价

本题是一个微分博弈、追逃对策问题,由于用机器学习方法求解诸如最优控制、微分对策这样具有连续动作和状态的问题时,效率较低,通过建立犬群捕猎行为模型来对本题所述的微分追逐问题进行解答。本题研究了犬群与羊群的捕猎行为规则和规律,建立模型,找出犬群与羊群博弈的约束条件来判断羊逃逸胜出的临界点。

RBF神经网络在目标识别中的应用研究

基于递推最小二乘学习算法,提出了一种运用径向基函数神经网络进行目标识别的方法。仿真结果表明,该方法可以有效对来袭目标进行识别,具有较好的识别效果,对提高防空能力有一定的意义。

改进BP网络在煤矿通风系统故障检测中的应用

针对BP神经网络传统学习算法步长难以确定的问题,提出了采用基于RLS算法的BP神经网络检测煤矿通风系统故障的方法;简要介绍了BP神经网络的结构,详细介绍了RLS学习算法和仿真过程。仿真结果表明,采用RLS算法的BP神经网络能够满足煤矿通风系统故障检测的要求。