| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 | 第10-17页 |
| 1.2.1 随机赋权网络的发展与现状 | 第10-13页 |
| 1.2.2 机器博弈的发展和现状 | 第13-15页 |
| 1.2.3 中国象棋机器博弈的发展 | 第15-16页 |
| 1.2.4 局势判断的研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 本文研究内容和论文结构 | 第17-19页 |
| 第2章 基础知识 | 第19-31页 |
| 2.1 随机赋权网络 | 第19-23页 |
| 2.1.1 前馈神经网络 | 第19-20页 |
| 2.1.2 极速学习机 | 第20-23页 |
| 2.2 中国象棋 | 第23-30页 |
| 2.2.1 棋盘和棋子 | 第23-24页 |
| 2.2.2 中国象棋棋谱 | 第24-28页 |
| 2.2.3 中局和残局 | 第28-30页 |
| 2.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 中国象棋局面特征提取 | 第31-40页 |
| 3.1 中国象棋局面特征 | 第31-39页 |
| 3.2 中国象棋局面数据集的制作 | 第39页 |
| 3.3 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 多层随机赋权网络及在残局数据集中的应用 | 第40-47页 |
| 4.1 多层随机赋权网络 | 第40-43页 |
| 4.1.1 基于极速学习机的自动编码器 | 第40-41页 |
| 4.1.2 多层随机赋权网络结构 | 第41-43页 |
| 4.2 多层随机赋权网络在残局数据集中的应用 | 第43-44页 |
| 4.2.1 残局数据集的制作 | 第43页 |
| 4.2.2 对中国象棋的残局进行局势判断 | 第43-44页 |
| 4.3 基于象棋残局数据集的实验结果及分析 | 第44-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-47页 |
| 第5章 基于L_(1/2)稀疏约束的多层随机赋权网络及在中局数据集上的应用 | 第47-59页 |
| 5.1 基于L_(1/2)稀疏约束的多层随机赋权网络 | 第47-50页 |
| 5.1.1 L_(1/2)正则化 | 第47页 |
| 5.1.2 基于L_(1/2)稀疏约束的多层自动编码器 | 第47-49页 |
| 5.1.3 基于L_(1/2)稀疏约束的多层随机赋权网络的结构 | 第49-50页 |
| 5.2 基于L_(1/2)稀疏约束的多层随机赋权网络在中局数据集中的应用 | 第50-51页 |
| 5.2.1 中局数据集的制作 | 第50页 |
| 5.2.2 对中国象棋的中局进行局势判断 | 第50-51页 |
| 5.3 基于象棋中局数据集的实验结果及分析 | 第51-58页 |
| 5.3.1 随机赋权网络在中局数据集上的表现 | 第51-52页 |
| 5.3.2 基于L_(1/2)稀疏约束的多层随机赋权网络对参数的选择 | 第52-54页 |
| 5.3.3 多层随机赋权网络改进前后的比较 | 第54-58页 |
| 5.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第6章 总结与展望 | 第59-60页 |
| 6.1 本文总结 | 第59页 |
| 6.2 工作展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 | 第66页 |
