MCFMAS系统在RoboCup中的应用

摘要：

本文设计了一种基于多agent系统的分类器融合模型(McFMAS),利用了多agent系统的合作和资源共享的特性,达到在复杂动态环境中能够实现分类的目的,解决了在动态复杂环境中,单分类器由于信息不全面而导致的识别率低的缺点.本文把基于MAS的多分美器融合算法应用在RoboCup中球员动作失误识别中,提高了球队的训练效率.

关键词：智能体、机器人足球、分类器、MCFMAS

所属期刊栏目：24

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60473039大规模多姿态人脸图像库的两步识别方案研究;江苏省重点科技攻关项目BE2004093基于遗传基因算法和智能体的大型设备状态监测及故障诊断系统开发及产业化

在线出版日期：2009-02-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：264-266