POMDP基于点的值迭代算法中一种信念选择方法

部分可观察马尔可夫决策过程（POMDP）是描述不确定环境下进行决策的数学模型．基于点的值迭代算法是求解POMDP问题的一类近似解法．针对基于点的算法中信念选择这一关键问题,提出了一种基于熵的信念选择方法（EBBS）．EBBS算法通过计算可以转移到的信念点的不确定性,选择熵较小且到当前信念点集距离大于一定阈值的信念点扩充信念点集合．实验结果表明,通过熵选择信念点的值迭代算法只需要在较少数量的信念点上进行值迭代操作就能得到预期的折扣报酬．     

一种改进的LDA主题模型

由于文档中的词符合幂律分布,使得LDA模型的主题分布向高频词倾斜,导致能够代表主题的多数词被少量的高频词淹没使得主题表达能力降低.通过一种高斯函数对特征词加权,改进LDA主题模型的主题分布.实验显示加权LDA模型获得的主题间的相关性以及复杂度（Perplexity）值都降低,说明改进模型在主题表达和预测性能方面都有所提高.