發(fā)布時間：2017-06-10 18:17

  本文關(guān)鍵詞：基于密度峰值聚類的RoboCup仿真2D陣型研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：伴隨著新技術(shù)的興起,RoboCup足球仿真2D的研究出現(xiàn)了新的方向,比如利用最新的機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)對仿真2D平臺所產(chǎn)生的日志文件進行挖掘與分析,為球隊決策提供幫助。本文選取RoboCup仿真2D球隊陣型作為研究點,通過借鑒2014年Science上提出的基于快速搜索和發(fā)現(xiàn)密度峰值的聚類算法,提出一種“基于密度峰值聚類RoboCup仿真2D陣型識別算法”。本文主要工作如下:首先,簡要介紹RoboCup足球機器人仿真2D項目的研究背景,及其仿真研究平臺的構(gòu)成,同時對國內(nèi)外各個隊伍的特點及其研究方向做出詳細(xì)闡述,并側(cè)重介紹陣型識別的研究進展。其次,介紹聚類的相關(guān)知識,重點闡述機器學(xué)習(xí)、聚類分析及數(shù)據(jù)對象的相似性度量方法,并對各大聚類算法的優(yōu)勢和特點進行了總結(jié),從而引出本文所采用的聚類算法,最后著重介紹Science的基于快速搜索和發(fā)現(xiàn)密度峰值聚類算法思想和應(yīng)用領(lǐng)域,并探索基于密度峰值的聚類算法在RoboCup陣型識別領(lǐng)域應(yīng)用的可行性。最后,通過提取和整理仿真2D平臺日志文件中的陣型數(shù)據(jù),計算相應(yīng)的距離矩陣,并使用基于密度峰值聚類算法對RoboCup陣型進行識別仿真實驗。實驗結(jié)果表明該算法對球隊的陣型識別是有效的。本文主要是將新的聚類算法應(yīng)用于RoboCup足球仿真2D項目的陣型識別中,從相關(guān)日志文件中離線識別出球隊陣型信息。
【關(guān)鍵詞】：RoboCup仿真2D 人工智能 密度峰值聚類 陣型
【學(xué)位授予單位】：安徽工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP311.13;TP18
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 緒論8-22
• 1.1 引言8-9
• 1.2 RoboCup機器人足球仿真 2D比賽9-11
• 1.3 RoboCup仿真 2D平臺11-12
• 1.4 RoboCup足球仿真 2D陣型定義12-13
• 1.5 本課題的選題背景及意義13-14
• 1.6 陣型識別研究的國內(nèi)外現(xiàn)狀14-21
• 1.6.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別陣型15-16
• 1.6.2 基于球場不同區(qū)域球員之間位置關(guān)系來識別陣型16-20
• 1.6.3 基于聚類和Delaunay三角形模型的識別陣型20-21
• 1.7 本文的內(nèi)容和組織結(jié)構(gòu)安排21-22
• 第二章 聚類分析22-31
• 2.1 聚類22-28
• 2.1.1 機器學(xué)習(xí)概念及發(fā)展歷程22-25
• 2.1.2 聚類分析25-26
• 2.1.3 數(shù)據(jù)對象相似性度量26-28
• 2.2 聚類算法28-31
• 第三章 基于密度峰值聚類陣型識別算法31-39
• 3.1 算法應(yīng)用可行性31-32
• 3.2 基于密度峰值的DPCA聚類算法32-34
• 3.2.1 算法原理32-33
• 3.2.2 截斷距離33-34
• 3.3 聚類過程34-39
• 第四章 陣型識別仿真及實驗39-51
• 4.1 數(shù)據(jù)39-43
• 4.1.1 數(shù)據(jù)來源39-41
• 4.1.2 數(shù)據(jù)提取41-42
• 4.1.3 數(shù)據(jù)整理與計算步驟42-43
• 4.2 實驗及結(jié)果分析43-50
• 4.2.1 不同大小數(shù)據(jù)集聚類結(jié)果比較43-48
• 4.2.2 截斷距離對實驗結(jié)果的影響48-50
• 4.3 本章小結(jié)50-51
• 第五章 總結(jié)與展望51-53
• 5.1 總結(jié)51
• 5.2 展望51-53
• 參考文獻(xiàn)53-57
• 附錄 攻讀學(xué)位期間主要研究成果57-58
• 致謝58

【相似文獻(xiàn)】

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