23、人机跳棋冠军之路:波折与胜利

人机跳棋冠军之路:波折与胜利

比赛后续的困扰

1992 年比赛后,CHINOOK 备受关注。然而,从波士顿回来的经历却糟糕透顶。尽管我们成为了世界人机冠军,但我却无心宣扬,因为这场胜利毫无值得庆祝之处。我们从与廷斯利(Tinsley)和拉弗蒂(Lafferty)的比赛中赢得了 6500 美元,其中一半用于支付马丁(Martin)、保罗(Paul)和罗布(Rob)的差旅费,剩余的存入银行账户,以备未来与廷斯利再次比赛使用。我给廷斯利写了信,祝愿他早日康复,并表示等他身体恢复后,我们有资金进行下一场比赛。

比赛结束三周后,我和斯蒂芬(Steph)、丽贝卡(Rebecca)去欧洲度假。18 天后回到埃德蒙顿,我决心放下波士顿比赛的不愉快。但第二天在办公室,我收到了美国跳棋联合会(ACF)秘书查尔斯·C·沃克(Charles C. Walker)的信。信中指出我们不接受 ACF 关于与廷斯利比赛结果的决定,ACF 不会认可 CHINOOK 为世界人机冠军,甚至在考虑取消 CHINOOK 的资格。信中还提到拉弗蒂称比赛前拿到合同没时间阅读,认为只需和 CHINOOK 打平就能分享冠军头衔。

此后,沃克不断来信。他给雷蒙德·基恩(Raymond Keene)的信中要求立即撤回 CHINOOK 是世界人机冠军的声明,否则将采取法律措施。雷蒙德回复称一切按规则进行,且得到了廷斯利和拉弗蒂的认可,但沃克坚持己见。他还提及廷斯利与我有“君子协定”,但这与廷斯利辞职比赛并无关联。奇怪的是,当时并没有人反对 CHINOOK 夺冠,众多媒体报道都称 CHINOOK 为新的世界冠军。

回应与协商

10 月 7 日,我给沃克写了一封措辞委婉的信,反驳了他的所有指责。

【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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