18、人机对弈:CHINOOK挑战Tinsley的跌宕之旅

人机对弈:CHINOOK挑战Tinsley的跌宕之旅

1. 赛场突发状况

比赛的进程并非一帆风顺。某一天早餐后,当我们回到比赛场地,打开门便被一股闷热的空气所笼罩。原来,夜间锁门的保安未按要求关闭灯光并打开空调,而是反其道而行之。由于比赛大厅是一个封闭且通风不佳的房间,还放置着众多发热的电脑和投影仪,导致室内温度急剧升高。比赛开始前,这一状况致使第17局比赛推迟了30分钟。

比赛开始后,高温让我和Tinsley都十分不适。我与David Levy沟通后,比赛又中断了一个多小时,工作人员想尽办法为房间降温,还在棋盘旁放置了两台风扇。最终,我们草草走了几步便同意快速和棋,只为尽快离开这个闷热的房间。

2. 第18局的惊险与遗憾

第18局比赛开始时,房间温度虽已不再炎热,但仍让人感到不适。不过,CHINOOK表现出色,逐渐建立起优势。在Tinsley的第17步棋后,CHINOOK开始计算,显示出不错的局面,有望获得第三个胜利。然而,在搜索过程中,CHINOOK发现当前局面处于其Tinsley比赛数据库中,这或许会给Tinsley带来一些困扰。

但随后情况急转直下,CHINOOK在进行PV扩展搜索时,分数大幅下降。尽管程序不断调整搜索深度,最终得出的分数仍远低于预期,很可能是和棋。更糟糕的是,程序在规定时间内未能完成搜索,且多次延长时间后仍不稳定。最终,在仅剩一分钟时,我手动发送“时间到”指令,CHINOOK才做出了下一步。

但后续输入对手的回应后,CHINOOK却没有反应。我们尝试与它沟通也毫无结果,无奈之下只能重启机器。然而,观众们认为我们不应在比赛中停止计时,在综合考虑后,为了体育精神,我们决定放弃第18局比赛。 </

【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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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