A kind of Generalized Learning Model

1　IntroductionSymboliclearning,connectivelearning,fuzzylearningandevolutionarylearningarethepresentfundamentalmethodsformachinelearning[1～3].Eachofthemhascharacteristicsandadvantages,andcancarryoutmachinelearningtasksincertainregioneffectively.Howe...     

归纳式学习中连续型数据的区间划分问题

主要研究的是归纳式学习中连续型样本数据的分组问题 .在归纳式学习方法中 ,对样本数据的不同分组会直接影响到所生成的反映变量间相互关系的规则 ,从而影响到对新样本的识别效果 .特别是对样本数据为连续型的数据的分组问题 ,目前尚未得到很好的解决 .本文在类相关离散化方法的基础上 ,提出了用极大熵法进行初始区间划分 ,用多因素优选法调整区间的边界 ,二阶概率统计检验与实际意义相结合进行区间合并的一整套划分区间的方法 ,并用本文建立的新方法体系对中国宏观经济的某些指标间的相互关系进行了分析 ,取得了良好的效果.     

一种新的模糊自校正控制学习算法

提出一种基于模糊竞争学习的模糊自校正控制方法.通过基于模糊竞争学习确定一种在线模糊辨识算法,在采用此模糊辨识方法对对象进行在线估计的基础上,用调节器实现参数的自动整定.为了验证所提方法的有效性,给出了非线性系统的控制结果.     

多维非线性时间序列的投影寻踪学习逼近

建立了多维非线性时间序列投影踪学习网络结构及算法,证明了投影寻踪学习网络可以以任意精度逼近多维非线性时间序列。解决了基于投影寻学习的多维非线性时间序列的建模和预测问题,实际应用例子表明该算法可行。     

Q-学习算法在CGF系统中的应用

CGF中的战场决策仿真十分复杂,要求CGF实体应能根据知识库做出类似人类的决策行为。目前,CGF系统中的决策模块大多是硬编码的,不能满足军用仿真发展的需求,这就要求CGF系统具有学习和自适应能力。Q-学习方法是一种特殊的增强学习方法,可以通过多次迭代计算正/负效益进行主动学习。本文介绍了Q-学习及其在CGF系统中的应用。这种较新的机器学习方法,在CGF中有着良好的应用前景。     

大学生词汇策略使用的调查分析

中国学生外语词汇学习策略的调查,采用的是Norbert Schmitt的分类。这种分类的特点在于其完整性和其对于发现策略与巩固策略的两分法。描述了中国学生对外语词汇学习的观念、策略使用模式及其对策略有用性的评价。     

MADDPG算法并行优先经验回放机制

多智能体深度确定性策略梯度(multi-agent deep deterministic policy gradient,MADDPG)算法是深度强化学习方法在多智能体系统(multi-agent system,MAS)领域的重要运用,为提升算法性能,提出基于并行优先经验回放机制的MADDPG算法.分析算法框架及训练方...     

浅析教育电子产品对儿童身心发展的影响

随着电脑、i Pad和各种智能手机的普及,教育电子产品越来越多地介入儿童的生活,对孩子的成长起着愈来愈重要的作用。本文分析了教育电子产品对儿童身心发展的积极影响和消极影响,提出在电子浪潮难以抵挡的的情况下,家长可以通过时间的控制、软件的选择、良好习惯的培养、家长的陪伴等方式,引导儿童合理使用教育电子产品,真正实现寓教于乐。     

认知层次与信念更新对博弈合作行为影响研究

将认知层次模型引入到虚拟博弈中,考察具有异质认知层次的个体,其信念学习与更新规则对协调博弈最终均衡收敛的影响.研究表明:高阶认知层次局中人策略选择依赖于其关于低阶认知层次局中人策略选择的信念;局中人策略选择与其关于对手初始策略选择的信念有关;信念更新与博弈次数影响最终系统的合作水平.     

书院制模式下实施通识教育研究

高等院校学生是我国各行业人才的主要来源，我国高校学生通识教育模式的探索课题一直是教育界的重点研究课题。探究在书院制模式下如何实施通识教育，以提高我国高等院校毕业生的综合知识水平和职业素养，保证我国各行业的人才储备，为我国的现代化建设打好基础。