公开(公告)号：CN113837186A

公开(公告)日：2021-12-24

申请号：CN202111427357.4

申请日：2021-11-29

Applicant: 中央民族大学

Inventor： 毕晓君 ,  骆彦龙 ,  李霞丽 ,  赵悦

IPC: G06K9/32 ,  G06K9/46 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本公开是关于一种基于卷积神经网络的东巴象形文字识别方法及装置。基于卷积神经网络的东巴象形文字识别方法包括：获取待识别图像，待识别图像中包括东巴象形文字；基于深度残差网络模型对待识别图像进行特征识别，得到东巴象形文字对应的文字释义，深度残差网络模型包括至少一个残差跳跃连接结构，残差跳跃连接结构包括多个相邻堆叠的卷积层。通过本公开实施例，能够提高东巴象形文字识别的准确率。

公开(公告)号：CN111652369A

公开(公告)日：2020-09-11

申请号：CN202010405416.7

申请日：2020-05-13

Applicant: 中央民族大学

Inventor： 李霞丽 ,  吴立成 ,  吕征宇

IPC: G06N3/08 ,  G06N5/02 ,  A63F3/00 ,  A63F3/02

Abstract: 本申请公开了一种新的节点价值混合更新方法，流程包括：在UCT树搜索过程中，分为选择阶段、扩展阶段、模拟阶段和反馈阶段四个阶段；UCT树的选择阶段、扩展阶段、模拟阶段使用SARSA(λ)算法更新博弈路径上的节点价值；UCT树的反馈阶段使用Q-Learning算法更新搜索路径的上所有节点的价值；步骤4：得到UCT树搜索结果。本申请提出一种用于UCT树的SARSA(λ)与Q-Learning相结合的节点价值混合更新方法，充分利用SARSA(λ)与Q-Learning的优势，解决了相关技术中较长的训练时间以及较多的迭代次数，消耗算力资源的问题。

公开(公告)号：CN111651725A

公开(公告)日：2020-09-11

申请号：CN202010405397.8

申请日：2020-05-13

Applicant: 中央民族大学

Inventor： 李霞丽 ,  吴立成 ,  吕征宇

IPC: G06F17/18 ,  A63F3/00 ,  A63F3/02

Abstract: 本申请公开了一种棋类布局指导方法及装置。本申请的方法包括基于预设的二维正态分布的密度函数计算布局阶段每个落子点的估值；基于落子点的估值确定棋类布局指导策略。本申请解决了现有的布局策略准确性低，影响最终的战斗结果的问题技术问题。