Learning to predict with the Delayed Action Classifier System

机译：学习使用延迟动作分类器系统进行预测

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This paper describes an extended version of the Delayed Action Classifier System (DACS), a rule-based system which employs the genetic algorithm to discover temporal rules for learning in environments with temporal structure. The extended version of DACS (called DACS2) is described and experimentally evaluated. A mathematical analysis is provided which offers a theoretical justification of the advantages of DACS compared to non-temporal classifier systems. Areas for further development are briefly discussed and possible applications of the system in the field of intelligent control are suggested.

机译：本文介绍了延迟动作分类器系统（DACS）的扩展版本，该系统是一个基于规则的系统，该系统使用遗传算法来发现用于在具有时间结构的环境中进行学习的时间规则。描述了DACS的扩展版本（称为DACS2）并进行了实验评估。提供了数学分析，该分析提供了与非时间分类器系统相比DACS优势的理论依据。简要讨论了需要进一步发展的领域，并提出了该系统在智能控制领域的可能应用。

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来源
《Intelligent Control. 2003 IEEE International Symposium on》|2003年|p.93-98|共6页
会议地点
作者
Carse B.; Pipe A.G.;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类无线电电子学、电信技术;
关键词
genetic algorithms; mathematical analysis; learning (artificial intelligence); temporal reasoning; intelligent control; DACS2; delayed action classifier system; rule based system; genetic algorithm; temporal structure; temporal rules; learning; mathemati;

机译：遗传算法;数学分析;学习（人工智能）;时间推理;智能控制; DACS2;延迟动作分类器系统;基于规则的系统;遗传算法;时间结构;时间规则;学习; matmatati;

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