一种基于粗神经网络的中国象棋机器博弈评估实现

摘要

首先根据粗糙集的分类方法对不同局面的分类,得到相应的等价关系,消去冗余信息并对其进行分类和规则提取;然后根据这些规则构造神经网络隐含层的神经元个数,确定粗神经网络结构;最后初始化所有权值,再将粗糙集约简的结果作为粗神经元网络的输入,对神经元网络进行训练,得到神经网络结构.实验结果证明,训练结果提高了计算机博弈系统程序的性能和系统的棋力.