[发明专利]一种基于脉冲神经网络在非完美信息条件下决策的方法

权利要求书

1.一种基于脉冲神经网络在非完美信息条件下决策的方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一：建立输入层(layer1)，对非完美信息条件下的信息进行预处理，将输入信息转换为脉冲信号，产生并激发输入层神经元；

步骤二：建立规则层(layer2)，将所有可能发生的事件划分为基本事件即样本点，每一个样本点对应产生一个规则层的神经元，将所有可以激发样本点的输入层神经元与该样本点对应的规则层神经元全连接；

步骤三：建立决策层(layer3)，在决策层生成神经元，决策层神经元个数和规则层神经元个数相等，将规则层神经元和决策层神经元一一对应，并根据HEBB规则和空间位置关系建立决策层层内连接；

步骤四：建立输出层(layer4)，根据决策层的网络结构和权值决定输出信号。

2.根据权利要求1所述基于脉冲神经网络在非完美信息条件下决策的方法，其特征在于，所述步骤一具体包括以下步骤：

步骤1.1)，输入非完美信息条件下的信息；

步骤1.2)，根据非完美信息条件下的信息确定输入层神经元的个数；

步骤1.3)，将信息按照脉冲转换规则转换为脉冲发射时间t1，t2，……，tn；

步骤1.4)，在神经网络的输入层中找到输入信息的对应神经元，设置其脉冲发射时间为t1，t2，……，tn。

3.根据权利要求2所述基于脉冲神经网络在非完美信息条件下决策的方法，其特征在于，所述步骤1.2)中非完美信息条件下的信息与输入层神经元的个数之间的关系是：将所有的输入信息切割成最基本的信息输入，定义每一种基本信息输入，每一种定义对应一个输入层神经元。

4.根据权利要求1所述基于脉冲神经网络在非完美信息条件下决策的方法，其特征在于，所述步骤二具体包括以下步骤：

步骤2.1)，将所有可能发生的事件划分为m个基本事件；

步骤2.2)，在规则层生成m个神经元，将m个基本事件分别对应规则层中的m个神经元；

步骤2.3)，设置规则层中的m个神经元与输入层神经元的连接关系，并设置合适权值。

5.根据权利要求3所述基于脉冲神经网络在非完美信息条件下决策的方法，其特征在于，所述步骤2.3)中，将所有可以激发某一基本事件的输入层神经元与该基本事件对应的规则层神经元全连接，并设置合适的权值，保证规则层神经元的正确激发。

6.根据权利要求3或4所述基于脉冲神经网络在非完美信息条件下决策的方法，其特征在于，对应不同的输入，所述权值的设置，能够保证输入层到规则层的正确激发。

7.根据权利要求1所述基于脉冲神经网络在非完美信息条件下决策的方法，其特征在于，所述步骤三具体包括以下步骤：

步骤3.1)，在决策层生成m个神经元，该层是多维的分布；

步骤3.2)，将规则层神经元和决策层神经元一对一连接；

步骤3.3)，根据HEBB规则以及决策层神经元的所处的空间位置建立层内连接。

8.根据权利要求1所述基于脉冲神经网络在非完美信息条件下决策的方法，其特征在于，所述步骤三中，HEBB规则为：当两个独立神经元激发时间差值小于阈值时，两个神经元会建立连接；在HEBB规则基础上加上空间位置的限制：只有两个空间距离小于某一距离阈值的时候，HEBB才有效；从而在时间和空间的连接规则下，形成决策层的层内连接。

9.根据权利要求1所述基于脉冲神经网络在非完美信息条件下决策的方法，其特征在于，所述非完美信息条件为斗地主扑克游戏，以叫牌信息为输入信息，确定输入层神经元个数54个，根据脉冲转换规则，将每一种牌转换为对应的脉冲发射时间，玩家在发牌后获取17张牌，在脉冲神经网络的输入层找到对应的神经元，并设置其对应的脉冲发射时间；根据斗地主叫牌过程中所有可能的斗地主规则，划分为276个基本事件，在规则层生成276个神经元，分别对应276种斗地主规则；将规则层中的276个神经元分别与输入层神经元连接，并设置合适权值，保证神经元的正确激发；在决策层中生成276个神经元，并以二维空间分布，将规则层神经元和决策层神经元一对一连接并设置权值，保证规则层到决策层的正确激发；将决策层神经元全连接至输出层，根据决策层的网络结构以及决策层至输出层的连接权值判断斗地主叫牌决策是否叫牌。