您的位置： 专家智库 > >

高春生

作品数：2 被引量：2H指数：1
供职机构：昆明理工大学信息工程与自动化学院更多>>
发文基金：云南省应用基础研究计划面上项目国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇围棋
  • 1篇排名方法
  • 1篇棋手
  • 1篇人工智能
  • 1篇人工智能方法
  • 1篇最大熵
  • 1篇围棋棋手
  • 1篇落子
  • 1篇计算机围棋
  • 1篇OWL
  • 1篇PAGERA...
  • 1篇PAGERA...
  • 1篇GOOGLE

机构

  • 2篇昆明理工大学

作者

  • 2篇吴霖
  • 2篇高春生

传媒

  • 1篇信息技术
  • 1篇昆明理工大学...

年份

  • 1篇2017
  • 1篇2016
共 2 条 记 录，以下是 1-2
全选 清除 导出
排序方式：
基于Google PageRank算法的围棋棋手排名方法被引量：1
2016年
文中通过对PageRank算法的详细分析,以及对随机冲浪模型的讨论,介绍了基于Google PageRank算法的围棋棋手排名方法,根据棋手的PageRank值对棋手进行排名。从实验的客观性和稳定性上对排名结果进行分析,实验结果表明该算法在围棋棋手排名上具有良好的客观性和稳定性。
高春生吴霖
关键词：PAGERANK围棋
基于最大熵人工智能方法的围棋落子预测被引量：1
2017年
落子预测是通过在所有合法落子位置选择最优落子点,以提高计算机围棋棋力的重要手段.为了提高落子预测的正确率,本文利用基于人工智能的模式相对频率方法从所有落子中选择一部分落子点,通过OWL-QN（Orthant Wise Limited-memory Quasi-Newton）算法对最大熵模型进行训练,使用训练得到的最大熵模型对相对频率较高的一部分落子点进行重排名来获得最优落子点.通过实验获得了20.58%的落子正确率,表明该方法对落子预测有着一定的指导意义.
吴霖高春生
关键词：人工智能计算机围棋最大熵
全选 清除 导出
共1页<1>
聚类工具0