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代佳岳

作品数：2 被引量：1H指数：1
供职机构：河北大学数学与计算机学院更多>>
发文基金：河北省自然科学基金国家自然科学基金保定市科技局科学技术研究与发展指导计划项目更多>>
相关领域：自动化与计算机技术轻工技术与工程更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇自动化与计算...
  • 1篇轻工技术与工...

主题

  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇网络
  • 1篇动态贝叶斯
  • 1篇动态贝叶斯网...
  • 1篇用户
  • 1篇用户行为
  • 1篇游戏
  • 1篇神经网络预测
  • 1篇神经网络预测...
  • 1篇时间片
  • 1篇追逐
  • 1篇玩家
  • 1篇网络预测
  • 1篇进化神经网络
  • 1篇即时战略游戏
  • 1篇躲避
  • 1篇非玩家角色
  • 1篇贝叶斯
  • 1篇贝叶斯网

机构

  • 2篇河北大学

作者

  • 2篇代佳岳
  • 1篇佟晓磊
  • 1篇王熙照
  • 1篇李艳

传媒

  • 1篇计算机工程与...

年份

  • 2篇2012
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
Pac-Man游戏中NPC的进化神经网络学习方法
Pac-Man是一款风靡世界的追逐躲避类游戏，其中的非玩家角色（一般称为NPC，即Non-Player Character）Ghost是由脚本控制的，而脚本控制的NPC通常存在着行为单一的缺点。使用进化神经网络训练NPC...
代佳岳
关键词：非玩家角色进化神经网络
文献传递
RTS游戏中用户行为的神经网络预测模型被引量：1
2012年
即时战略游戏(简称RTS游戏)中,用户的行为由于游戏自身庞大的决策空间而难以预测。针对这个问题,提出了通过对RTS游戏的对战记录进行分析,建立5种结构的神经网络模型来预测用户行为的方法。模型考虑了不同时间片的状态对于决策行为的影响,设计了单时间片输入和双时间片输入的神经网络,并与基于动态贝叶斯网络的模型进行了比较。实验结果表明,基于单时间片输入的神经网络模型能够更加快速地完成训练过程并达到满意的预测准确度。
李艳代佳岳佟晓磊王熙照
关键词：即时战略游戏神经网络动态贝叶斯网络时间片
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