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专题
- 人工智能专题讲座 机器人、遗传算法、状态空间、谓词逻辑、问题状态图-artificial intelligence robot seminars, genetic algorithm, the state space and predicate logic, the problem state chart
triplehandstandpendulum
- 首先对非线性模型在控制目标附近进行线性化得到相应的状态空间表达式，再对线性模型设计LQR控制器，进而用此控制器控制非线性倒立摆，取得训练神经网络控制器的数据，最后用这些数据训练得到神经网络控制器，最终基于神经网络的（一、二、三级）倒立摆控制均取得了很好的控制效果；
vbssm
- 基于变分贝叶斯方法的状态空间模型学习程序
EightPuzzle
- A*算法属于一种启发式搜索,它扩展结点的次序类似于广度优先搜索,但不同的是每生成一个子结点需要计算估价函数F,以估算起始结点的约束经过该结点至达目标结点的最佳路径代价 每当扩展结点时,意是在所有待扩展结点中选择具有最小F值的结点做为扩展对象,以便使搜索尽量沿最有希望的方向进行.A*算法只要求产生问题的全部状态空间的部分结点及关系,就可以求解问题了,搜索效率较高
SY0915129
- 野人过河问题，本实验研究了用人工智能的理论求解传教士(Missionaries)与野人(Cannibals)过河问题（M-C问题）。实验设计采用产生式系统的概念，将问题用状态空间表示，搜索技术采用状态空间启发式搜索的A算法，规则设计采用产生式规则，用C语言实现了A算法求解M-C问题，加深了对人工智能的认识与理解。-Savage river problems, this experimental study the theory of using artificial intelligence t
qifashisousuo
- 启发式搜索就是在状态空间中的搜索对每一个搜索的位置进行评估，得到最好的位置，再从这个位置进行搜索直到目标。这样可以省略大量无畏的搜索路径，提到了效率-Heuristic search in state-space search for each search position to assess the best location, and then search from this position until the goal. This will omit a large number o
rl_cmac
- 强化学习算法。通过cmac神经网络实现强化学习状态空间到动作空间的映射。-Reinforcement learning algorithm. Cmac neural networks through the reinforcement learning state-space to the action of the mapping space.
MCproblem
- 人工智能解决野人传教士本实验研究了用人工智能的理论求解传教士(Missionaries)与野人(Cannibals)过河问题（M-C问题）。实验设计采用产生式系统的概念，将问题用状态空间表示，搜索技术采用状态空间启发式搜索的A*算法，规则设计采用产生式规则，用C语言实现了A*算法求解M-C问题，加深了对人工智能的认识与理解。过河问题。-Of artificial intelligence to solve Savage missionaries studied in this experimen
0510ex1
- 根据智能体所处的环境和状态在有障碍的空间行走，并达到目的地-According to the agent and the state of the environment in which there are obstacles in the space walk, and reach the destination
Henon_map
- 程序用于场生著名的非线性动力系统Henon 混沌序列， 并做出他的状态空间重构图-It is used to construct dominant Henon map. and figure it.
mycode
- 这是一个用visual c++ 写的强化学习的Q学习代码，状态空间为四维-This is a visual c++ written with reinforcement learning Q-learning code, the state space for the four-dimensional
ch3_state_graph
- 人工智能课件，第三章，图搜索部分：知识表示与推理，状态空间图，与或树-Artificial Intelligence courseware, the third chapter, graph search parts: knowledge representation and reasoning, the state space graph, or tree and
AI
- 对于拼图问题的基于java的A*算法实现。状态空间图中的节点用一个Node对象表示，图中出现的节点（包括已扩展的和未扩展的）存放在一个list（ArrayList的一个对象）中，A*算法运行完毕后，最优路径上的节点存放在pathArray(ArrayList的一个对象)中。程序维护两个变量head和tail，在list中两者之间的节点表示open表中的未扩展节点，list中head之前的属于closed表中的已扩展节点。-Puzzle java-based A* algorithm. State
ye_ren_chuan_jiao_si_guo_he
- 对N＝5、k≤3时，求解传教士和野人问题的产生式系统各组成部分进行描述（给出综合数据库、规则集合的形式化描述，给出初始状态和目标条件的描述），并画出状态空间图。 答： 用M表示传教士，C表示野人，B表示船，L表示左岸，R表示右岸。-For N = 5, k ≤ 3, the missionaries and Savage problem solving production system components are described (given comprehensive database
Nbarcontroller
- 自己编写的倒立摆系统的状态空间极点配置控制设计的程序-Write your own inverted pendulum system s state space pole assignment control design procedure
Artificial-intelligence
- 介绍了三种知识表示方式（状态空间法、问题归约、谓词逻辑）和4种搜索技术（盲目搜索、启发式搜索、与或树搜索、博弈树搜索），简单介绍prolog语言-Describes three kinds of knowledge representation (state space method, problem reduction, predicate logic) and four kinds of search techniques (blind search, heuristic search, w
AIlianxi
- 人工智能经典问题：道士过河问题求解源代码，代码使用c语言实现，利用的是人工智能里面状态空间表示方法和搜索方法……能够实现对问题的求解-AI classic: problem solving priest river source code, code using c language, the use of artificial intelligence inside the state space representation and search methods ...... able to
ndfa_control_1.0.1.tar
- 用于盲辨识的非线性动力因素分析，可用于PCA和BSS的非线性动态状态空间模型。-Nonlinear dynamic analysis of the factors used to blind identification can be used nonlinear dynamic state-space model of PCA and BSS.
Kernel-Reinforcement-Learning
- 基于核函数方法的强化学习算法，用于处理连续状态空间问题或者大规模离散状态空间问题-Kernel-based reinforcement learning algorithm method for handling large-scale continuous state space problem or discrete state space problem
工作空间中机械手的神经网络自适应控制
- 工作空间中机械手的神经网络自适应控制. 本设计为一个基于神经网络自适应控制的机械手运动模型的 MATLAB 仿真实验。以平面二关节机械手为控制对象，以一圆为目标轨迹。先得到机械手的运动 方程的形式，用 RBF 径向基神经网络对方程式中的系统的各个参数进行建模，利 用每个时刻的估计状态和理想状态的误差，通过梯度下降法对网络参数进行修正， 在若干次修正后，神经网络模型所得的状态跟踪到理想状态。