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基于平均奖赏强化学习算法的零阶分类元系统被引量：1: 1; 作者臧兆祥李昭 +1 位作者王俊英但志平《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第21期14-20,48,共8页; 零阶学习分类元系统ZCS(Zeroth-level Classifier System)作为一种基于遗传的机器学习技术(GeneticsBased Machine Learning),在解决多步学习问题上,已展现出应用价值。然而标准的ZCS系统采用折扣奖赏强化学习技术,难于适应更为广泛的... 展开更多; 关键词平均奖赏强化学习 R-学习算法学习分类元系统(lcs) 零阶分类元系统(ZCS) 多步学习问题; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种基于改进LCS的多移动机器人学习算法: 2; 作者张斌曹志强 +1 位作者王硕谭民《高技术通讯》 EI CAS CSCD 2003年第12期62-66,共5页; 移动机器人采用学习分类器系统进行学习的主要问题在于学习过程较长。为了解决该问题 ,本文提出一种改进的学习分类器系统。该系统引入了一个规则构造器和合并、广播两个操作。规则构造器在学习分类器系统进行新的尝试时产生新的规则 ,... 展开更多; 关键词多移动机器人系统 lcs 学习分类器系统学习算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

元学习算法选择机制及关联对性能的影响被引量：1: 3; 作者杨利英张军英覃征《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期278-280,290,共4页; 提出一种元学习定义,从偏差/方差分解角度对元学习中学习算法的选取机制进行研究,得出了元级选用错误率低且偏差小的学习算法、基级学习算法按照错误率及方差从低到高排列的结论。鉴于标准数据集不能充分评估关联对元学习性能的影响,设... 展开更多; 关键词偏差/方差分解关联元学习多分类器系统; 在线阅读下载PDF 职称材料

元学习策略及性能评价: 4; 作者杨利英覃征 +1 位作者胡广伍张选平《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第6期570-573,共4页; 为提高分类系统的性能,提出一种统一多种元学习算法的元学习框架,定义并描述了并行和串行两种组合方式.由基分类器的分类结果构成新属性,并加入到特征向量中以形成元数据.通过扩展特征向量,元学习增强了对假设空间的表达能力,降低了系... 展开更多; 关键词模式分类多分类器系统元学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于平均奖赏强化学习算法的零阶分类元系统被引量：1: 1; 作者臧兆祥李昭王俊英但志平; 机构三峡大学水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室三峡大学计算机与信息学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第21期14-20,48,共8页; 基金国家自然科学基金(No.61502274) 湖北省自然科学基金(No.2015CFB336 +5 种基金 No.2014CFC1144 No.2015CFA025) No.2014KLA08) No.KJ2013B063); 文摘零阶学习分类元系统ZCS(Zeroth-level Classifier System)作为一种基于遗传的机器学习技术(GeneticsBased Machine Learning),在解决多步学习问题上,已展现出应用价值。然而标准的ZCS系统采用折扣奖赏强化学习技术,难于适应更为广泛的应用领域。基于ZCS的现有框架,提出了一种采用平均奖赏强化学习技术(R-学习算法)的分类元系统,将ZCS中的折扣奖赏强化学习方法替换为R-学习算法,从而使ZCS一方面可应用于需要优化平均奖赏的问题领域,另一方面则可求解规模较大、需要动作长链支持的多步学习问题。实验显示,在多步学习问题中,该系统可给出满意解,且在维持动作长链,以及克服过泛化问题方面,具有更优的特性。; 关键词平均奖赏强化学习 R-学习算法学习分类元系统(lcs) 零阶分类元系统(ZCS) 多步学习问题; Keywords average reward reinforcement learning R-learning Learning Classifier Systems(lcs) Zeroth-level Classifier System(ZCS) multi-step problems; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于改进LCS的多移动机器人学习算法: 2; 作者张斌曹志强王硕谭民; 机构中国科学院自动化研究所; 出处《高技术通讯》 EI CAS CSCD 2003年第12期62-66,共5页; 基金 863计划 ( 863 5 12 993 5 0 2 ) 国家自然科学基金 ( 69975 0 2 2 )资助项目; 文摘移动机器人采用学习分类器系统进行学习的主要问题在于学习过程较长。为了解决该问题 ,本文提出一种改进的学习分类器系统。该系统引入了一个规则构造器和合并、广播两个操作。规则构造器在学习分类器系统进行新的尝试时产生新的规则 ,合并操作对已有规则进行归纳 ,广播操作则使所有的机器人可以共享各自当前的最优规则。仿真结果表明这些措施有效地提高了学习分类器系统的收敛速度。; 关键词多移动机器人系统 lcs 学习分类器系统学习算法; Keywords Multiple mobile robots, Learning, Improved learning classifier system; 分类号 TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名元学习算法选择机制及关联对性能的影响被引量：1: 3; 作者杨利英张军英覃征; 机构西安电子科技大学计算机学院清华大学软件学院; 出处《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期278-280,290,共4页; 基金国家973重点基础研究发展规划基金资助项目(2004CB719401); 文摘提出一种元学习定义,从偏差/方差分解角度对元学习中学习算法的选取机制进行研究,得出了元级选用错误率低且偏差小的学习算法、基级学习算法按照错误率及方差从低到高排列的结论。鉴于标准数据集不能充分评估关联对元学习性能的影响,设计了一种模拟算法以产生模拟数据集。在UCI标准数据集和模拟数据集上的实验表明,同常用的多数投票等组合方法相比,基于算法选择机制的元学习表现出优良的性能,且分类器之间的负关联有助于性能的改进。; 关键词偏差/方差分解关联元学习多分类器系统; Keywords bias/variance decomposition correlation meta-learning multiple classifier systems; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名元学习策略及性能评价: 4; 作者杨利英覃征胡广伍张选平; 机构西安交通大学电子与信息工程学院; 出处《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第6期570-573,共4页; 基金国家高技术研究发展计划资助项目(2003AA412020) 国防科工委"十五"预研基金资助项目(201010302).; 文摘为提高分类系统的性能,提出一种统一多种元学习算法的元学习框架,定义并描述了并行和串行两种组合方式.由基分类器的分类结果构成新属性,并加入到特征向量中以形成元数据.通过扩展特征向量,元学习增强了对假设空间的表达能力,降低了系统的偏差.在加州大学提供的标准数据集上对元学习策略进行了实验研究,结果表明:与多数投票、最大规则、最小规则等融合方法实现的多分类器系统相比,并行和串行组合在所用数据集上的平均分类错误率可分别降低39.12%和40.56%,且在n分交叉验证中n值的增加并不能改进分类性能,串行组合中的基分类器的顺序对分类错误率没有显著影响.; 关键词模式分类多分类器系统元学习; Keywords Classification (of information) Evaluation Learning algorithms Performance; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于平均奖赏强化学习算法的零阶分类元系统	臧兆祥李昭王俊英但志平	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2016	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	一种基于改进LCS的多移动机器人学习算法	张斌曹志强王硕谭民	《高技术通讯》 EI CAS CSCD	2003	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	元学习算法选择机制及关联对性能的影响	杨利英张军英覃征	《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2007	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	元学习策略及性能评价	杨利英覃征胡广伍张选平	《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2005	0	在线阅读下载PDF 职称材料