摩诃大将棋的电子化复原

电子大大将棋

摩诃大将棋

目前已知最早的摩诃大将棋记录来自战国时代1592年的《将棋三図分類書》[1] 。我们依据这份文献复原了摩诃大将棋的规则。

示意图0
图1展示了摩诃大将棋棋盘的初始布局。每个棋子均以缩写形式标示。所有棋子列于表一中。棋子走法分为三类:步行者、跳跃棋子和远距离移动棋子。在初始布局中,摩诃大将棋五个最强的棋子是HM、C、Ln、LD和FK。由于摩诃大将棋使用非常大的棋盘进行游戏,因此棋子自然具有强大的威力。

主要规则如下:1)被吃掉的棋子不能重新投入游戏,2)基本上,吃掉敌方棋子时升变,3)目标是吃掉对方王和太子(太子是DE的升变),4)HM和C可以在一步中向两个方向移动,5)跳跃棋子可以在一步中吃掉两个以上的棋子。

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摩诃大将棋中有两种非常强大的升变棋子:佛灵和教王。它们分别是飞狮和狮子的升变形态。即使被吃掉,它们也不会从棋盘上移除。这似乎体现了佛教的思想,例如佛灵不会永久消失。

电子大大将棋

我们制作了摩诃大将棋的电子版本,作为初学者的辅助工具。我们还使用电子大大将棋来验证从古籍文献中解读出的规则。

示意图1
图2展示了电子大大将棋的中盘阶段。白方准备在O列使用飞狮()发起进攻。在飞狮所处的Oj位置上,横车()、奔鹿()、毒驹( )、象()、翻犬()和武士(
)均处于活跃状态。彩色方格用于提示玩家敌方棋子是否控制该格、哪些棋子可以安全吃掉、某个棋子可以移动到哪些位置等信息。本程序包含四种游戏模式,包括网络对战和对抗游戏人工智能的比赛模式。

摘要

我们希望摩诃大将棋能作为一款巨型棋类游戏在全世界推广开来。尽管目前摩诃大将棋的玩家还很少,但我们可以利用电子大大将棋的网络对战模式来游玩。

【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、中断、谐波、闪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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