15、挑战前夕:CHINOOK的准备与困境

挑战前夕:CHINOOK的准备与困境

距离与Tinsley的对决仅剩一年,我们亟需一份行动计划。团队成员分工明确,Rob Lake专注于终局数据库,Norman Treloar继续完善开局库和评估函数,Paul Lu则打算运用并行计算技术让CHINOOK搜索得更深,而我负责协调各项工作,并在各个领域提供协助。

然而,团队的部分成员却选择了离开。在过去的六个月里,Joe Culberson和Duane Szafron决定专注于他们的主要研究领域,CHINOOK对他们而言已不再新鲜。Brent Knight获得奖学金,前往多伦多的一家公司工作,尽管他仍可通过电子邮件解答问题,但他的兴趣已经转移。他们都为项目做出了宝贵贡献,我十分想念他们,但我实在难以理解他们的动机。CHINOOK有机会创造历史,成为首个计算机世界冠军,这是前所未有的成就,可并非每个人都和我一样充满热情。

我与Norm、Paul和Rob紧密合作,尽可能提供帮助。我对他们的工作了如指掌,以便在有人离开时能够填补空缺。在“闲暇”时间里,我测试程序并优化代码,但结果往往是程序运行速度加快了,维护难度却增加了,尽管我坚信自己的修改没有引入新的漏洞。

Norm继续完善开局库,他与CHINOOK交互,分析主要走法,找出CHINOOK难以找到正确走法的位置,并寻找难以捉摸的妙招。这是一个耗时的过程,不能无限制地往开局库中添加走法,因为CHINOOK有自己的风格,有些局面它能应对自如,有些则容易出错,所以必须根据程序的优缺点来定制开局库。

评估函数方面的情况并不明朗。我们解决了Lafferty比赛中暴露的问题,Norm也在努力调整新的评估函数。但他的一些邮件让我感到不安,他开始认为当前的评估函数无法处理许多重要局面,这

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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