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噪声对机器学习影响极大,不庸忽视,因此提出一种有效的容噪机制是当前研究的热点问题.本文研究了BP神经网络在不同噪声环境下的容噪能力,利用容噪BP神经网络分析了机器人足球中的噪声问题及其解决方案,并将这种BP网络应用到了我们的仿真球队NDSocTeam的截球动作上,其效果良好.
容噪学习机制及其在Robocup中的应用研究
【摘 要】
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噪声对机器学习影响极大,不庸忽视,因此提出一种有效的容噪机制是当前研究的热点问题.本文研究了BP神经网络在不同噪声环境下的容噪能力,利用容噪BP神经网络分析了机器人足球
【机 构】
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南京大学计算机软件新技术国家重点实验室
【出 处】
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计算机科学
【发表日期】
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2004年4期
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