【摘 要】
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本文提出一种基于A*算法与8数码问题的特征映射与估价模型ENet,将神经网络的思想应用到估价函数中,使算法本身更具鲁棒性和高效性.同时,本文还将构筑了一个有关8数码问题的数据集ENumbers,并给出一种基于8数码问题的算法评价标准.实验显示,ENet方法相比其它经典方法更加有效,能够更加精确地拟合A*算法背景下的8数码问题,就皮尔逊相关系数这一精度指标对经典方法提升了约4.025％.
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本文提出一种基于A*算法与8数码问题的特征映射与估价模型ENet,将神经网络的思想应用到估价函数中,使算法本身更具鲁棒性和高效性.同时,本文还将构筑了一个有关8数码问题的数据集ENumbers,并给出一种基于8数码问题的算法评价标准.实验显示,ENet方法相比其它经典方法更加有效,能够更加精确地拟合A*算法背景下的8数码问题,就皮尔逊相关系数这一精度指标对经典方法提升了约4.025％.
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