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基于贝叶斯网络和隐马尔可夫模型的扑克对手建模研究
 
     论文目录
 
摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第12-16页
    1.1 研究背景第12页
    1.2 研究意义第12-15页
    1.3 本文主要工作及组织结构第15-16页
第二章 德州扑克简介及扑克人工智能相关工作第16-28页
    2.1 德州扑克简介第16-18页
        2.1.1 德州扑克关键词第16-17页
        2.1.2 德州扑克主要的类型第17页
        2.1.3 游戏流程第17-18页
        2.1.4 游戏基本规则第18页
    2.2 基于人工智能技术的扑克Agent第18-25页
        2.2.1 基于知识库系统的方法第20-21页
        2.2.2 模拟方法第21-22页
        2.2.3 博弈论方法第22-23页
        2.2.4 进化方法和神经网络第23页
        2.2.5 贝叶斯网络方法第23-25页
    2.3 扑克中对手建模的相关工作第25-28页
        2.3.1 扑克中对手建模的困难第25-26页
        2.3.2 扑克中对手建模的主要方法第26-28页
第三章 基于贝叶斯网络推理的对手风格建模方法第28-42页
    3.1 引言第28-29页
    3.2 基于贝叶斯网络推理的对手风格建模第29-35页
        3.2.1 一手牌赢、平或者输的概率分布第30-32页
        3.2.2 基于牌局状态信息的对手风格建模第32-35页
        3.2.3 利用建模得到的风格得到对手近似的手牌强度第35页
    3.3 实验和分析第35-41页
        3.3.1 实验设置第35-36页
        3.3.2 结果和分析第36-41页
    3.4 本章小结第41-42页
第四章 基于隐马尔可夫模型的对手建模方法第42-60页
    4.1 引言第42-43页
    4.2 隐马尔可夫模型相关理论第43-51页
        4.2.1 马尔可夫性质第43页
        4.2.2 马尔可夫链第43-45页
        4.2.3 隐马尔可夫模型的定义第45-46页
        4.2.4 隐马尔可夫模型的三个基本问题第46-51页
    4.3 基于隐马科夫模型的德州扑克对手建模第51-56页
        4.3.1 模型设计第52-54页
        4.3.2 模型参数的确定第54页
        4.3.3 策略设计第54-56页
    4.4 实验和分析第56-59页
        4.4.1 实验设置第56-57页
        4.4.2 结果和分析第57-59页
    4.5 本章小结第59-60页
第五章 总结与展望第60-61页
参考文献第61-66页
简历与科研成果第66-67页
致谢第67-68页

 
 
论文编号BS2515869,这篇论文共68
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