李真
- 作品数：4 被引量：7H指数：2
- 供职机构：江南大学通信与控制工程学院电气自动化研究所更多>>
- 发文基金：江苏省高技术研究计划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>>
- 一种基于补偿模糊神经网络的新型图像滤波方法
- 针对图像滤波难题,将补偿模糊神经网络应用于图像滤波中,提出了基于补偿模糊神经网络(compensatory fuzzy neuralnetwork)的图像滤波方法.该方法结合了模糊逻辑的推理能力和神经网络的自适应、自学习...
- 吴定会李真纪志成
- 关键词：图像滤波补偿模糊神经网络模糊逻辑自适应全局优化
- 文献传递
- 一种基于补偿模糊神经网络的新型图像滤波方法被引量：3
- 2008年
- 针对图像滤波难题,将补偿模糊神经网络应用于图像滤波中,提出了基于补偿模糊神经网络(compensatory fuzzy neural network)的图像滤波方法。该方法结合了模糊逻辑的推理能力和神经网络的自适应、自学习能力。同时采用具有快速学习的补偿算法,引入补偿模糊神经元,使学习后的网络具有更高的容错性,并弥补了神经网络学习耗时的缺点,提高了滤波效率。模糊运算采用动态的、全局优化运算,使网络更优化,进一步改善了滤波效果。仿真结果表明,该方法对噪声具有很好地滤除作用,与现有其它滤波方法相比,具有明显的效果。
- 吴定会李真纪志成
- 关键词：图像滤波补偿模糊神经网络
- 基于模糊CMAC的强化学习在Robocup中的应用
- 针对 Robocup 仿真组比赛中智能体的配合与动作选取,将模糊小脑神经网络（FCMAC）与传统的 Q 学习相结合,提出了模糊 CMAC Q 学习的方法．该方法结合了模糊控制与 CMAC 小脑神经网络的优点,将其运用于强...
- 李真吴定会纪志成
- 文献传递
- 基于模糊神经网络局部强化学习在Robocup中的应用被引量：4
- 2007年
- 针对Robocup仿真组比赛中智能体的配合与动作选取,将模糊神经网络(FNN)和局部协调图动态角色分配与传统Q-学习相结合,提出了基于模糊神经网络的局部Q-学习。采用该方法,有效抑制了仿真平台中的噪声干扰,提高了动作选取的精度,解决了传统Q-学习中Q表占用内存空间过大的问题,增强了系统的泛化能力,并进一步缩短了学习时间,更好的满足比赛实时性的要求。将其运用于仿真组比赛的传球和射门模型中,验证了该方法的有效性。
- 吴定会李真纪志成
- 关键词：角色分配模糊神经网络
