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搜索资源 - reinforcement matlab
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目的:运用强化学习!多分类器集成!降维方法等最新计算机技术,结合细胞病理知识,设计制作/智能化肺癌细胞病理图像诊断系统0"方法:采集细胞图像,运用基于强化学习的图像分割法将细胞区域从背景中分离出来 运用基于样条和改进2方法对重叠细胞进行分离和重构 提取40个细胞特征用于贝叶斯!支持向量机!紧邻和决策树4种分类器,集成产生肺癌细胞分类结果 建立肺癌细胞病理图库,运用基于等降维方法对细胞进行比对,给予未定型癌细胞分类"结果:/智能化肺癌细胞病理诊断系统0应用于临床随机1200例肺
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强化学习的Q算法matlab代码。适合寻找最优路径。让您对q算法一定有直观的理解！-A matlab program about Q of Reinforcement Learning Algorithm
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强化学习matlab源代码很少见的源代码，详细介绍Q学习的编程过程。-Reinforcement learning matlab source code，rare source code, detailed Q learning programming.
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关于增强学习的一个例子，Q-learning算法，和大家分享。-An example of reinforcement learning, and to share.
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在各种非线性系统中，倒立摆是一典型例子，用强化学习实现控制倒立摆-on-line learning control by association and reinforcement
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Neural control (reinforcement learning) for tanker heading
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Multi-Agent Quadrotor Testbed Control Design:
Integral Sliding Mode vs. Reinforcement Learning
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基于强化学习的机器人寻路，以方格地图为环境-reinforcement learning apply in the robatics
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matlab环境下的Q学习算法代码,从收费网站下的，可以运行。-reinforcement learning code in MATLAB
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一个很好的Q学习源码，对于学习强化学习有很大的作用。-Q-learning a good source for learning reinforcement learning has a significant role.
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强化学习在认知无线电领域的应用，很有价值的英文参考资料。-Reinforcement learning in the field of cognitive radio applications, valuable reference materials in English.
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A Matlab code for finding the shortest path in a graph using reinforcement learning. A sample of input file format is included.
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该资料使用matlab做增强学习仿真的开发包，希望对学习增强学习有所帮助。,The data use matlab to do to enhance the development of learning simulation package, and I hope to learn to help enhance learning.
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reinforcement learning demo
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matlab demo about reinforcement learning
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时序差分学习是强化学习的一种重要算法，该代码提供了时序差分学习做路径规划的一个仿真。-Temporal difference learning is an important algorithm for reinforcement learning, which provides a simulation of sequential differential learning for path planning.
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An Example for Reinforcement Learning using Q-learning with epsilon-greedy exploration(The deterministic cleaning-robot MDP a cleaning robot has to collect a used can also has to recharge its batteries. the state describes the position of the robot a
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智能小车是移动机器人的一种，可通过计算机编程来实现其对行驶方向、启停以及速度的控制。要想让智能小车在行驶过程中能成功地避开障碍物，必须对其进行路径规划?，路径规划的任务是为小车规划一条从起始点到目标点的无碰路径。路径规划方法有：BP人工神经网络法（Back Propagation）、机器学习（Reinforcement Learning）、以及模糊控制（Fuzzy Control）方法等。(There are many ways on autonomous mobile robot obstac
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基于Q学习算法，寻找最优路径，是强化学习中的一种，很实用，代码很详细，有备注(Searching for the optimal path based on Q algorithm is a kind of reinforcement learning. It is very practical, the code is very detailed, with notes.)
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强化学习解最优控制的matlab代码，可以运行(The matlab code of reinforcement learning solution optimal control, it can run)
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