摘要：爱恩斯坦棋作为一种附带随机性的完美信息博弈,其难度在于每次投掷骰子导致的结果不确定性,这增加了策略设计和局面的评估难度。针对爱恩斯坦棋的游戏规则,提出了一种改进的深度学习方法。对Alpha(go)Zero神经网络模型进行改进和设计,使其能精确地评估各种棋盘状态,生成有效的游戏策略。通过结合改进的残差神经网络和蒙特卡洛树搜索,提取棋局特征并进行局面评估,动态生成策略和进行决策。结合强化学习,以期望胜率为准则,通过自我对弈不断优化权重,改进策略生成效果。实验结果表明:改进的深度学习方法优于全国计算机博弈大赛冠军组算法,进一步验证了深度学习方法在爱恩斯坦棋随机性完美信息博弈中的有效性和可行性。

摘要：设计了一个基于机器学习的智能汽车决策系统,旨在结合数据分析与机器学习可以判断出汽车整体的行驶状态,并对汽车异常状况做出自动修正,让道路安全得到有效保障。系统将采用随机森林算法进行机器学习,结合MPU-6050传感器组获取的数据,对所处道路环境做出准确、及时的判断,避免因道路信息不完整而造成不可衡量的损失。