【24h】

Decision making using Topological Information

机译:使用拓扑信息进行决策

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摘要

This paper proposes a classification method using neural network that leams topological information. With this method, the system can make relevant decision even though it has not sufficient information. The neural network classifies the input data by comparing with already learned topologies. This process consists of 2 phases. First, the system collects precise data and learns the topological information of given data. Then, the neural network classifies the data into "pre-learned" topologies. The simulated World Cup Robot Soccer (RoboCup) is used as problem domain to evaluate the proposed system.
机译:本文提出了一种利用神经网络学习拓扑信息的分类方法。使用这种方法,即使系统没有足够的信息,系统也可以做出相关决策。神经网络通过与已经学习的拓扑进行比较来对输入数据进行分类。此过程分为两个阶段。首先,系统收集精确的数据并学习给定数据的拓扑信息。然后,神经网络将数据分类为“预学习”拓扑。仿真世界杯足球机器人(RoboCup)被用作问题域来评估所提出的系统。

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