11、围棋中的人工边界与蒙特卡罗快速索引方法

围棋中的人工边界与蒙特卡罗快速索引方法

人工边界在围棋中的应用

在围棋中,为了更好地处理局部问题,引入了人工边界的概念。以下是关于人工边界的详细介绍:
- 边界相关概念
- 集合定义 :存在原始区域 (S)、内部点集合 (I) 以及边界集合。边界集合又分为占用边界 (OB)、人工边界 (AB) 和空边界 (EB),整个边界 (B = OB \cup AB \cup EB)。内部点集合 (I) 位于原始区域 (S) 和边界 (B) 之间的空间,(S \cup I) 包含了被边界 (B) 包围的所有点。
- 关系图示 :它们之间的关系如图 1 所示。

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    S(S):::process --> I(I):::process
    I --> B(B):::process
    B --> OB(OB):::process
    B --> AB(AB):::process
    B --> EB(EB):::process

图 1:原始区域 (S)、内部点 (I) 和边界的关系

  • 寻找边界的技术细节

    • 弱子处理 :一组点
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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