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基于时空显著性的双核KCF目标跟踪算法 认领
1
作者 刘小楠 邓春华 丁胜 《计算机应用研究》 北大核心 2021年第1期287-292,共6页
传统的核相关滤波器跟踪算法(KCF)在模板更新上容易出现跟踪误差累计,从而导致目标跟踪过程中出现跟踪漂移问题。针对该问题,提出了一种时空显著性的双核KCF目标跟踪的方法。该算法引入了一种时空显著性方法来搜索目标区域的显著特征和... 传统的核相关滤波器跟踪算法(KCF)在模板更新上容易出现跟踪误差累计,从而导致目标跟踪过程中出现跟踪漂移问题。针对该问题,提出了一种时空显著性的双核KCF目标跟踪的方法。该算法引入了一种时空显著性方法来搜索目标区域的显著特征和姿态稳定的局部区域。利用该局部区域对跟踪过程中产生的累计误差有较低的敏感度特性,能够减少跟踪过程中的累计误差。然后再结合原目标和显著区域建立一个双核跟踪机制,在跟踪过程中不断对原目标跟踪结果进行微调,降低跟踪累计误差。此外,针对快速运动的目标相邻帧偏移量较大的问题,提出了一种锚点预测机制,使得跟踪锚点与目标位置更接近,能够更准确地跟踪到目标。在大型公共数据上测试的实验结果表明,提出的算法在光照、遮挡、变形、快速运动、旋转以及背景杂波等复杂情况下,均具有较强的适应性。 展开更多
关键词 时空显著性 目标跟踪 双核跟踪 锚点预测 核相关滤波器
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基于二段多项式的窄空间平行泊车路径规划方法 认领
2
作者 熊莹 毛雪松 《计算机系统应用》 2020年第8期211-216,共6页
针对窄空间平行泊车路径规划问题,提出一种基于二段五阶多项式的方法分别计算车辆前进路线与倒车路线,其中前进路线用于调整车辆位姿,实现倒车入库路径曲率最优.根据常规停车位大小与家庭轿车的尺寸建立仿真环境,结合车辆运动模型,搜索... 针对窄空间平行泊车路径规划问题,提出一种基于二段五阶多项式的方法分别计算车辆前进路线与倒车路线,其中前进路线用于调整车辆位姿,实现倒车入库路径曲率最优.根据常规停车位大小与家庭轿车的尺寸建立仿真环境,结合车辆运动模型,搜索自由空间内无碰撞路径.仿真结果表明,二段五阶多项式法可以实现在有限空间范围内的智能泊车,且在由两段路径连接得到的路径上方向盘转向角连续变化. 展开更多
关键词 无人驾驶 自主泊车 约束空间 多项式 路径规划
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本体演化的波及效应计算优化研究 认领
3
作者 陈晶 刘钊 +1 位作者 顾进广 刘宇 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第8期2366-2370,共5页
鉴于使用Floyd-Warshall算法对规模较大的本体评估具有时间复杂度与空间复杂度较高且未考虑本体演化过程中各版本之间的关联,提出基于邻接表的SPFA(shortest path faster algorithm)优化波及效应的计算。该算法不仅在大规模本体计算中... 鉴于使用Floyd-Warshall算法对规模较大的本体评估具有时间复杂度与空间复杂度较高且未考虑本体演化过程中各版本之间的关联,提出基于邻接表的SPFA(shortest path faster algorithm)优化波及效应的计算。该算法不仅在大规模本体计算中具有计算效率的优势,而且可以简化版本迭代过程中波及效应的计算过程。实验结果表明,使用SPFA在计算本体的波及效应相比于基于邻接矩阵的方式具有一定的时间优势,并且这种优势随着时间的变化逐渐增加;在本体演化的波及效应计算时间中,本体演化后版本的计算时间大约与原有方法相差较少,证明了优化计算的有效性。 展开更多
关键词 本体演化 波及效应 SPFA 邻接表
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本体演化中基于TFOF的波及效应分析 认领 被引量:1
4
作者 陈晶 刘钊 +1 位作者 顾进广 刘宇 《武汉大学学报:理学版》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期197-204,共8页
通过定量地评估本体中概念或实体的波及效应,本体的所有者和使用者均能够准确、全面地分析本体演化。现有方法初步量化了本体中的波及效应,但是并未考虑本体中语义关系强弱对于波及效应的影响。针对上述问题,本文提出了基于术语频率与... 通过定量地评估本体中概念或实体的波及效应,本体的所有者和使用者均能够准确、全面地分析本体演化。现有方法初步量化了本体中的波及效应,但是并未考虑本体中语义关系强弱对于波及效应的影响。针对上述问题,本文提出了基于术语频率与本体频率(term frequency and ontology frequency,TFOF)的定量评估方法,并将其应用于本体演化研究。该方法利用本体中语义关系的出现频率计算关系的权重,从而获得本体所对应的语义关系矩阵,最后运用改进的Floyd-warshall算法计算各个概念或实体的波及效应。实验结果表明,基于TFOF波及效应的评估方法能够更精准地度量本体演化过程中概念或实体的波及效应,且该方法对不同版本中共有结点的度量结果更加稳定。 展开更多
关键词 本体演化 波及效应 语义关系 TFOF算法
基于概念图谱与BiGRU-Att模型的突发事件演化关系抽取 认领
5
作者 余蓓 刘宇 顾进广 《武汉科技大学学报》 CAS 北大核心 2020年第2期128-135,共8页
针对现有突发事件演化关系抽取方法仅利用了句子本身的信息而忽略了背景知识的问题,引入概念图谱进行特征拓展,以获得更多的语义信息来改善演化关系抽取效果。首先根据概念图谱构建突发事件语义网络,通过特征迭代选择算法获得演化因子... 针对现有突发事件演化关系抽取方法仅利用了句子本身的信息而忽略了背景知识的问题,引入概念图谱进行特征拓展,以获得更多的语义信息来改善演化关系抽取效果。首先根据概念图谱构建突发事件语义网络,通过特征迭代选择算法获得演化因子的概念特征,然后联合概念特征与突发事件文本作为双向门控循环单元(BiGRU)模型的输入进行特征学习,并利用注意力(Attention)机制对输出的特征信息序列实施加权变换,最后将学习到的特征序列输入到分类器进行演化关系分类。实验结果表明,所提出的基于概念图谱与BiGRU-Att模型的方法相比于现有方法,在准确率、召回率和F1值等评价指标上均有提升。 展开更多
关键词 关系抽取 突发事件 演化关系 概念图谱 双向门控循环单元 注意力机制
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基于双重数据增强策略的音频分类方法 认领 被引量:1
6
作者 周迅 张晓龙 《武汉科技大学学报》 CAS 北大核心 2020年第2期155-160,共6页
卷积神经网络模型作为音频特征提取器具有较好的应用效果,但该类模型的训练过程对数据量要求比较高。针对这一问题,本文提出一种基于双重数据增强策略的音频分类方法。首先采用传统音频数据增强方法(旋转、调音、变调、加噪),并将增强... 卷积神经网络模型作为音频特征提取器具有较好的应用效果,但该类模型的训练过程对数据量要求比较高。针对这一问题,本文提出一种基于双重数据增强策略的音频分类方法。首先采用传统音频数据增强方法(旋转、调音、变调、加噪),并将增强后的数据转化为语谱图,再采用随机均值替换法进行谱图增强。在此基础上训练Inception_Resnet_V2神经网络模型作为音频特征提取器,最后训练随机森林模型作为分类器完成音频分类任务。实验结果表明,与已有方法相比,采用双重数据增强策略可明显提升音频分类精度,并且训练出的特征提取模型具有较强的泛化能力。 展开更多
关键词 音频分类 双重数据增强 卷积神经网络 特征提取 随机森林 语谱图
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中文图文数据集构建 认领
7
作者 邓洲 刘茂福 +1 位作者 胡慧君 冯文贺 《武汉大学学报:理学版》 CAS CSCD 北大核心 2020年第3期253-260,共8页
为了从更深层次语义信息来描述图像,定义了图像、文本、事件文本、事件图、图像关键要素和文本关键要素六元组,以六元组为对象建立了中文图文数据集。基于事件语义模型与事件语义标注规范,在对采集的图像文本标注事件语义角色与事件关... 为了从更深层次语义信息来描述图像,定义了图像、文本、事件文本、事件图、图像关键要素和文本关键要素六元组,以六元组为对象建立了中文图文数据集。基于事件语义模型与事件语义标注规范,在对采集的图像文本标注事件语义角色与事件关系的基础上,采用事件图对其语义进行形式化表示。对该中文图文数据集的统计分析表明,该数据集中各个事件语义角色都有所涉及且分布适中,图文对应区域数量相对句子长度表现适中,图文对数据质量较高。 展开更多
关键词 图像标题生成 事件语义角色 图文数据集 事件图
基于SDN架构的5G通信网络中的切换算法 认领 被引量:1
8
作者 李立 但峰 +1 位作者 彭罕之 陶茂峰 《计算机系统应用》 2020年第3期228-233,共6页
针对传统的移动性管理基站在5G超密集网络部署的特定场景中所面临的信令开销大、数据传输效率低等问题,本文研究基于SDN架构的5G通信网络中的垂直切换算法,充分利用SDN控制器中的全局化的网络状态信息,计算最优的切换决策结果,尽可能的... 针对传统的移动性管理基站在5G超密集网络部署的特定场景中所面临的信令开销大、数据传输效率低等问题,本文研究基于SDN架构的5G通信网络中的垂直切换算法,充分利用SDN控制器中的全局化的网络状态信息,计算最优的切换决策结果,尽可能的减少移动节点收集网络状态信息所带来的时延以及网络开销.利用Matlab对提出的切换管理策略进行了仿真,相对于LTE系统的切换管理机制,在切换时延以及平均切换次数上都有优势. 展开更多
关键词 SDN 移动通信 切换
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面向遮挡与透视影响的道路凸包梯形检测算法 认领
9
作者 胡啸 陈黎 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第22期199-204,共6页
以安防监控视频下受遮挡与透视影响的道路作为研究对象,针对行人、行车对道路边界线的遮挡造成的消失点难以检测和实例分割欠分割难题,提出了一种改进的实例分割道路检测方法。首先使用实例分割对道路区域进行提取,然后通过凸包算法补... 以安防监控视频下受遮挡与透视影响的道路作为研究对象,针对行人、行车对道路边界线的遮挡造成的消失点难以检测和实例分割欠分割难题,提出了一种改进的实例分割道路检测方法。首先使用实例分割对道路区域进行提取,然后通过凸包算法补偿行人、行车对道路边界线的遮挡,最后将其拟合成符合场景结构的梯形模型,从而优化对道路的检测。实验结果表明,该方法解决了道路受遮挡与透视影响而导致检测不准确的问题,可以满足安防监控视频下道路检测的需求,具有实际意义。 展开更多
关键词 实例分割 道路检测 图像拟合 遮挡 透视
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基于改善Bagging-SVM集成多样性的网络入侵检测方法 认领
10
作者 张康宁 廖光忠 《东北师大学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2020年第4期53-59,共7页
为了提高入侵检测模型的准确率和泛化性,需要对集成学习系统的多样性进行改善.因此将样本扰动与特征扰动结合,对大规模数据集进行分割,构造不同的样本子集,提高集成个体之间的差异,并在特征扰动阶段,采用主成分分析以减少信息冗余,根据... 为了提高入侵检测模型的准确率和泛化性,需要对集成学习系统的多样性进行改善.因此将样本扰动与特征扰动结合,对大规模数据集进行分割,构造不同的样本子集,提高集成个体之间的差异,并在特征扰动阶段,采用主成分分析以减少信息冗余,根据信息增益设置特征权重和信息增益比,对特征子集进行自适应随机搜索,以提高集成系统的多样性.通过KDD Cup99数据集进行了仿真实验,结果表明,采用入侵检测模型能够对超大规模数据进行有效学习,且对各种攻击行为的检测准确率都较高. 展开更多
关键词 入侵检测 集成学习 信息增益 多样性
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船舶轨迹聚类分析与应用 认领 被引量:1
11
作者 周海 陈姚节 陈黎 《计算机仿真》 北大核心 2020年第10期113-118,199,共7页
从船舶AIS数据中挖掘出相关的行为模式,辅助水上安全监管,对于日益复杂的海上交通安全形势具有重要意义。以大量船舶AIS数据为基础,首先利用融合距离(MD)对轨迹相似性进行度量,针对传统DBSCAN算法需对每个样本的邻域重复查询的问题,提... 从船舶AIS数据中挖掘出相关的行为模式,辅助水上安全监管,对于日益复杂的海上交通安全形势具有重要意义。以大量船舶AIS数据为基础,首先利用融合距离(MD)对轨迹相似性进行度量,针对传统DBSCAN算法需对每个样本的邻域重复查询的问题,提出一种改进的DBSCAN算法,从减少区域查询次数从而提高算法的时间效率,完成对已有轨迹的聚类。采用上海陆家嘴段水域6h获取的AIS数据去验证算法的有效性。实验结果表明,与传统相似性度量方法相比,改进后的基于融合距离的DBSCAN算法在充分降低时间复杂度的基础上得到了较好的聚类效果,验证了所提算法的有效性。最后分析了船舶轨迹聚类的3个应用,提取了船舶的3种运动模式,丰富了船舶行为模式特征。 展开更多
关键词 轨迹分析 相似性度量 融合距离 行为模式
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云环境中基于目标检测的密文图像检索方案 认领
12
作者 陈享 何亨 +2 位作者 李鹏 金瑜 聂雷 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第11期75-82,共8页
越来越多的企业和个人用户选择将大量的图像文件存储在云服务器中,并提供图像的检索和共享功能。为了保障所存储的重要图像信息不被窃取,图像文件以加密的形式存储在云服务器中,这给图像的检索操作带来了挑战。传统的明文检索方案已经... 越来越多的企业和个人用户选择将大量的图像文件存储在云服务器中,并提供图像的检索和共享功能。为了保障所存储的重要图像信息不被窃取,图像文件以加密的形式存储在云服务器中,这给图像的检索操作带来了挑战。传统的明文检索方案已经无法适用,并且如何保证大量密文图像数据的检索效率和精确度也是一个重要问题。针对上述问题,提出了一种云环境中基于目标检测的密文图像检索方案,利用基于深度学习的目标检测模型Faster R-CNN对图像精确提取关键词集合和特征向量,使用关键词集合对图像集合粗分类,使用多重线性映射对关键词加密并构建安全索引,以高效检索出匹配的图像集合,再对图像特征向量精确匹配,实现图像的细分类,以检索出最终的图像。安全性分析和性能评估表明该方案具有高安全性、检索效率和精确度。 展开更多
关键词 云计算 密文图像检索 目标检测 多重线性映射 安全索引
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面向创新人才培养的《软件定义网络》课程建设研究 认领
13
作者 何亨 蒋俊君 宋亚州 《创新创业理论研究与实践》 2020年第19期42-44,共3页
软件定义网络(SDN)是一种新型网络创新架构,针对SDN技术的特点,研究《软件定义网络》课程建设内容和教学改革方案,包括树立面向创新人才培养的教学理念和目标,建立相应的理论教学内容体系和实验教学内容体系,实施以项目为中心和线上线... 软件定义网络(SDN)是一种新型网络创新架构,针对SDN技术的特点,研究《软件定义网络》课程建设内容和教学改革方案,包括树立面向创新人才培养的教学理念和目标,建立相应的理论教学内容体系和实验教学内容体系,实施以项目为中心和线上线下相结合的教学法,以及理论考试和项目验收并重的考核法。课程建设研究紧密围绕"扎实理论、综合应用、创新实践"三个方向展开,以充分锻炼学生的应用和创新能力,以培养"未来网络"领域方向的优秀科技创新人才。 展开更多
关键词 软件定义网络 课程建设 教学改革 创新人才
基于循环生成对抗网络的光照补偿方法 认领
14
作者 赵亮 张鸿 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第9期2566-2573,共8页
为以较好的效果、较高的鲁棒性解决一些图片中存在的光照相关问题,对图片进行光照补偿,设计基于循环生成对抗网络的光照补偿方法。使用循环生成对抗网络对光照条件不佳的图片进行光照补偿,以分别处在正常光照和复杂光照下的同类事物或... 为以较好的效果、较高的鲁棒性解决一些图片中存在的光照相关问题,对图片进行光照补偿,设计基于循环生成对抗网络的光照补偿方法。使用循环生成对抗网络对光照条件不佳的图片进行光照补偿,以分别处在正常光照和复杂光照下的同类事物或场景的图片作为对抗训练集训练CycleGAN,使用Switchable Normalization代替原CycleGAN使用的Instance Normalization,解决光照问题。通过实验中的图片对比和亮度、对比度、峰值信噪比的比较,该方法在过暗图片和强反光图片上的光照补偿效果均高于传统算法和未经更改的CycleGAN网络,验证了算法的有效性和鲁棒性。 展开更多
关键词 生成对抗网络 光照补偿 计算机视觉 深度学习 归一化
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基于PCA的哈希图像检索算法 认领 被引量:1
15
作者 马绍覃 张鸿 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第2期483-487,共5页
图像哈希算法的步骤大致分为投影和量化两个阶段,为提高哈希编码的性能,分别对这两个阶段进行研究。在投影阶段,通过主成分分析算法将数据投影到新的特征子空间中,以降低原始特征之间的冗余性;在量化阶段,为减少量化所带来的损失,提出... 图像哈希算法的步骤大致分为投影和量化两个阶段,为提高哈希编码的性能,分别对这两个阶段进行研究。在投影阶段,通过主成分分析算法将数据投影到新的特征子空间中,以降低原始特征之间的冗余性;在量化阶段,为减少量化所带来的损失,提出一种单双比特结合的量化方法;利用得到的哈希编码进行图像检索。在两个常用的图像数据集上的实验结果表明,提出的算法较现有的主流图像哈希算法在多个评价指标下均有所提高。 展开更多
关键词 投影 量化 哈希 图像检索 主成分分析
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心脏病中文知识图谱的构建 认领 被引量:4
16
作者 付洋 刘茂福 乔瑞 《武汉大学学报:理学版》 CAS CSCD 北大核心 2020年第3期261-267,共7页
心血管疾病长期以来一直占据着中国疾病死亡率榜首,并且其死亡率仍在逐年上升。在国内开源的中文医学数据集稀缺的背景下,结合自顶向下和自底向上的方法半自动化构建心脏病中文知识图谱。首先,基于高质量百科数据和医学文献构建心脏病本... 心血管疾病长期以来一直占据着中国疾病死亡率榜首,并且其死亡率仍在逐年上升。在国内开源的中文医学数据集稀缺的背景下,结合自顶向下和自底向上的方法半自动化构建心脏病中文知识图谱。首先,基于高质量百科数据和医学文献构建心脏病本体,为了保证数据的领域封闭性,根据预先定义的疾病词典从百科类网站和医学网站等异构数据源中获取心血管疾病数据;接着,定义实体相似度计算方法进行更好的知识融合,并在图谱数据上通过模式发现寻找最优的数据模式,实现知识图谱模式层和数据层的共同迭代;最后,在图数据库中对图谱数据进行可视化展示,并根据当前研究动态探讨心脏病知识图谱一些具有前景的应用。 展开更多
关键词 医学人工智能 心脏病知识图谱 实体链接 模式发现
基于组约束深度神经网络的航运监控事件识别 认领
17
作者 明道睿 张鸿 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第10期2949-2957,共9页
针对传统的机器学习算法以及常规的深度学习模型对于大数据量的航运监控视频识别效果不佳的问题,设计一种组约束深度神经网络模型(GCDNN)对实时航运监控视频进行识别。模型主要由结合Inception结构的VGG-16组件和优化LSTM单元的深层双... 针对传统的机器学习算法以及常规的深度学习模型对于大数据量的航运监控视频识别效果不佳的问题,设计一种组约束深度神经网络模型(GCDNN)对实时航运监控视频进行识别。模型主要由结合Inception结构的VGG-16组件和优化LSTM单元的深层双向循环神经网络DBO-LSTM组件构成,充分提取视频帧序列的时空特征,使用稀疏组套索正则化算法进行网络稀疏处理,使用随机森林算法输出分类结果。实验结果表明,所提模型可以较好提升大数据量下的视频识别准确率,对于受恶劣天气影响的数据具有较强的识别能力,验证了所提模型的有效性。 展开更多
关键词 航运监控 视频识别 神经网络 稀疏组套索 随机森林
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基于级联SSD的目标检测算法 认领
18
作者 雷华迪 陈东方 王晓峰 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第12期3517-3524,共8页
针对原始SSD算法对小目标检测效果差而现有改进算法DSSD以及RSSD等检测速度太慢的问题,提出一种基于级联SSD的目标检测算法。在训练时基于Focal Loss和Truncated Gradient改进分类损失函数,增强初始检测效果。在检测时设计小目标强化检... 针对原始SSD算法对小目标检测效果差而现有改进算法DSSD以及RSSD等检测速度太慢的问题,提出一种基于级联SSD的目标检测算法。在训练时基于Focal Loss和Truncated Gradient改进分类损失函数,增强初始检测效果。在检测时设计小目标强化检测模块与SSD网络级联,单独提取小目标区域对应的高层特征来检测小目标,有效增强对小目标的检测效果。实验结果表明,在PASCAL VOC 2007数据集上,与目标检测主流算法SSD相比,具有更高的准确率,与DSSD相比,具有更好的实时性。 展开更多
关键词 目标检测 级联 截断梯度法 深度学习 实时检测
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基于双重相似度孪生网络的小样本实例分割 认领
19
作者 罗善威 陈黎 《武汉科技大学学报》 CAS 北大核心 2020年第1期59-66,共8页
针对孪生网络在小样本数据集上的应用和优化问题,提出一种基于双重相似度计算和孪生网络的小样本实例分割模型。首先对传统孪生网络进行改进,将孪生网络与残差网络相结合,构建作为本模型骨干网络的孪生残差网络;然后在相似度计算阶段构... 针对孪生网络在小样本数据集上的应用和优化问题,提出一种基于双重相似度计算和孪生网络的小样本实例分割模型。首先对传统孪生网络进行改进,将孪生网络与残差网络相结合,构建作为本模型骨干网络的孪生残差网络;然后在相似度计算阶段构建了具有两个子网络的双重相似度计算网络,分别用于计算场景图像与参考图像的空域相似度和频域相似度,并进行相似度特征融合;最后通过实例分割网络获得分割结果。此外,还引入Focal Loss损失函数来解决模型训练过程中正、负样本以及难、易样本的不均衡问题。在COCO数据集上的实验结果表明,本文方法的小样本实例分割性能要优于对比算法。 展开更多
关键词 小样本学习 实例分割 孪生网络 残差网络 空域相似度 频域相似度
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采用双经验回放池的噪声流双延迟深度确定性策略梯度算法 认领
20
作者 王垚儒 李俊 《武汉科技大学学报》 CAS 北大核心 2020年第2期147-154,共8页
为了进一步提高双延迟深度确定性策略梯度算法(TD3)的网络探索性能和收敛速度,提出一种采用基于多步优先和重抽样优选机制的双经验回放池的噪声流TD3算法。该算法在策略网络中的每一层添加噪声流以增加参数的随机性,并引入多步优先经验... 为了进一步提高双延迟深度确定性策略梯度算法(TD3)的网络探索性能和收敛速度,提出一种采用基于多步优先和重抽样优选机制的双经验回放池的噪声流TD3算法。该算法在策略网络中的每一层添加噪声流以增加参数的随机性,并引入多步优先经验回放池,将多个连续样本组成一个基础单元进行存储,训练时通过多步截断双Q处理实现对值函数的有效逼近,同时增加一个经验回放池采用重抽样优选机制来存储学习价值更大的样本,双经验回放池的设置可弥补样本多样性不足的问题。在OpenAI Gym平台的Walker2d-v2场景中进行仿真实验,结果表明,与对比算法相比,本文算法获得的回报值有明显改善,网络收敛速度也大大加快。 展开更多
关键词 深度确定性策略梯度 TD3算法 深度强化学习 噪声流 多步截断双Q学习 双经验回放池
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