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JFA:融合分层神经网络与人类知识的藏族久棋两阶段强化学习模型
常规文章 | Updated:2025-11-18
    • JFA:融合分层神经网络与人类知识的藏族久棋两阶段强化学习模型

    • Jiu fusion artificial intelligence (JFA): a two-stage reinforcement learning model with hierarchical neural networks and human knowledge for Tibetan Jiu chess

    • “在Tibetan象棋人工智能领域,提出了一种两阶段的JFA模型,包括战略布局模型(SLM)和层次作战模型(HBM)。该模型有效地提高了Tibetan九棋的人工智能性能,达到了81%的胜率,与人类业余四段棋相当。”
    • Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering   2025年26卷第10期 页码:1969-1983
    • DOI:10.1631/FITEE.2500287    

      中图分类号: TP18
    • 收稿:2025-05-02,

      修回:2025-09-15,

      纸质出版:2025-10

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  • 李霞丽, 樊霄宇, 喻俊志, 等. JFA:融合分层神经网络与人类知识的藏族久棋两阶段强化学习模型[J]. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering, 2025,26(10):1969-1983. DOI: 10.1631/FITEE.2500287.

    Xiali LI, Xiaoyu FAN, Junzhi YU, et al. Jiu fusion artificial intelligence (JFA): a two-stage reinforcement learning model with hierarchical neural networks and human knowledge for Tibetan Jiu chess[J]. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering, 2025, 26(10): 1969-1983. DOI: 10.1631/FITEE.2500287.

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