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基于模糊逻辑的大规模强化学习理论及方法
  • 项目名称：基于模糊逻辑的大规模强化学习理论及方法
  • 项目类别：面上项目
  • 批准号：61472262
  • 项目来源：国家自然科学基金
  • 研究期限：1900-01-01-1900-01-01
  • 项目负责人：刘全
  • 依托单位：苏州大学
  • 批准年度：2014
成果综合统计
成果类型
数量
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利
  • 获奖
  • 著作
  • 10
  • 0
  • 0
  • 0
  • 0
期刊论文
基于自适应归一化RBF网络的Q-V值函数协同逼近模型
连续空间中的随机技能发现算法
增量式双自然策略梯度的行动者评论家算法
基于可中断Option的在线分层强化学习方法
一种基于视觉注意力机制的深度循环Q网络模型
基于多注意力卷积神经网络的特定目标情感分析
一种不稳定环境下的策略搜索及迁移方法
支持合并的自适应tile coding算法
连续空间中的一种动作加权行动者评论家算法
刘全的项目
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基于tableau的非经典逻辑经典化的自动定理证明研究
期刊论文 39 会议论文 13
面向tableau模型的逻辑强化学习理论及方法研究
期刊论文 41 专利 2
基于贝叶斯推理的模糊逻辑强化学习模型研究
期刊论文 31
基于部分感知模型的贝叶斯强化学习理论及方法
　DeepWeb中不完备知识处理的理论及方法研究
近红外波段堆垛结构三维光子晶体的制备和研究
期刊论文 2 会议论文 6 获奖 2 专利 5