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基于学习的九宫问题求解方法及其应用研究

作　者: 孟凡良
导　师: 夏胜平
学　校: 国防科学技术大学
专　业: 电子与通信工程
关键词: 九宫问题 机器博弈 启发式搜索 广度优先搜索 分片式字典序排序 折半检索 中文自动分词
分类号: TP391.1
类　型: 硕士论文
年　份: 2007年
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内容摘要


计算机博弈的研究从上世纪50年代人工智能作为一门学科诞生以来就从未停止过,它在人工智能领域占有举足轻重的地位,并已取得了辉煌的成就。相对于棋类的人机对战博弈而言,九宫格(八数码)、纸牌、魔方等智力游戏的计算机单机博弈方面的研究较少。目前已有的一些传统数学智力难题计算机求解方法大都存在着求解效率低的缺陷。本文主要在传统方法的基础上,研究了一种基于学习的九宫问题求解方法。该方法模仿人类的学习过程,通过每一次玩游戏,可以从直接的训练样例,即各种棋盘状态和正确的走子中进行快速高效地学习,获取经验知识,并能将学习到的知识永久存储到“大脑”中,随着学习经验的不断积累,求解问题的能力也不断提高。为了验证基于学习的九宫问题求解方法的效果,用C++设计编写了实验平台。实验表明:该方法在保证路径较优解的前提下,大大缩短了求解时间,相对于传统方法具有巨大优势。中文自动分词是自然语言处理和计算机语言学领域中的主要内容,它的研究和实现具有重要的理论意义和实用价值。本文将基于机器学习的核心思想和算法运用到中文自动分词系统的设计中,开发了一个基本的中文自动分词演示系统,实验证明,该系统对海量词库具有适应性,并能自主发现新的词汇而学习到字典中。本文研究的基于机器学习的核心思想和算法还可在军事专家系统、军用机器人等智能型武器装备研制中得到广泛应用。

全文目录


摘要  9-10
ABSTRACT  10-11
第一章 绪论  11-16
  1.1 论文研究背景及意义  11-12
  1.2 国内外研究历史及现状  12-14
  1.3 课题研究的主要内容  14-15
  1.4 论文的基本结构  15-16
第二章 机器学习的基本原理  16-24
  2.1 基于学习的博弈问题  16-20
    2.1.1 学习问题的标准描述  17-18
    2.1.2 设计一个学习系统  18-20
    2.1.3 选择目标函数的表示  20
  2.2 状态空间的搜索策略  20-23
    2.2.1 状态空间表示法  20-21
    2.2.2 状态空间的搜索策略  21-23
  2.3 小结  23-24
第三章 九宫问题及其经典求解方法  24-33
  3.1 九宫游戏介绍  24-26
    3.1.1 九宫游戏说明  24-25
    3.1.2 关于九宫格游戏解的存在性问题  25-26
  3.2 经典求解方法介绍  26-31
    3.2.1 基于广度优先搜索的求解方法  26-28
    3.2.2 基于启发式搜索的求解方法  28-31
  3.3 小结  31-33
第四章 基于学习的九宫问题求解方法  33-55
  4.1 基于学习的记忆与搜索算法  33-44
    4.1.1 建立搜索树型“路径知识库”  34-40
    4.1.2 通过搜索树求解最优路径  40-44
  4.2 基于分片式字典序的状态匹配和折半检索算法  44-51
    4.2.1 路径表的分片式字典序排序  44-48
    4.2.2 折半检索路径表  48-51
  4.3 实验分析  51-54
  4.4 小结  54-55
第五章 基于学习的汉语文本自动分词  55-74
  5.1 自动分词系统的设计原则  55-56
  5.2 自动分词算法  56-63
    5.2.1 分词的形式模型  57-58
    5.2.2 对字串的预处理  58-59
    5.2.3 正向和逆向最大匹配算法  59-61
    5.2.4 歧义处理的方法  61-62
    5.2.5 未登录词的识别  62
    5.2.6 新词的发现和学习  62-63
  5.3 基于分片式字典序状态匹配和折半检索的词典  63-69
    5.3.1 词特征的选取和特征向量的构造  64-65
    5.3.2 词典的创建和扩充  65-69
  5.4 系统设计与实现  69-70
    5.4.1 系统环境  69
    5.4.2 系统框架图  69-70
  5.5 实验测试  70-73
  5.6 小结  73-74
第六章 结束语  74-76
致谢  76-77
参考文献  77-80
作者在学期间取得的学术成果  80

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 文字信息处理
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