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申请/专利权人：浙江畅唐网络股份有限公司
申请日：2021-06-09
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN113274738B
主分类号：A63F13/822
分类号：A63F13/822;A63F13/35;G06N3/0464;G06N3/08
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.21#授权;2021.09.07#实质审查的生效;2021.08.20#公开
摘要：本申请公开了一种掼蛋游戏的牌型数据获取方法，包括：根据获取到的文本日志和游戏状态字典进行整合处理，得到训练数据；根据训练数据对一维卷积残差神经网络进行训练，得到决策模型；采用决策模型对接收到的状态信息进行处理，得到牌型数据；发送牌型数据。通过从文本日志和游戏状态字典中提取得到的训练数据，进行神经网络训练后得到的决策模型，最后再根据该决策模型和接收到的状态信息进行出牌决策，得到牌型数据，而不是以规则模型进行自动出牌，以便在掼蛋游戏服务器中实现更加拟人化的机器人下棋操作，提高游戏数据处理的效果。本申请还公开了一种掼蛋游戏的牌型数据获取装置、服务器以及计算机可读存储介质，具有以上有益效果。
主权项：1.一种掼蛋游戏的牌型数据获取方法，其特征在于，包括：根据获取到的文本日志和游戏状态字典进行整合处理，得到训练数据；其中，所述游戏状态字典为掼蛋游戏初始化时获取到的字典数据；根据所述训练数据对一维卷积残差神经网络进行训练，得到决策模型；其中，所述一维卷积残差神经网络，包括：一维卷积网络层、数据融合模块、批量归一化层、激活函数层；所述一维卷积网络层分别包括卷积核为1、3、5、7的一维卷积网络层；深度学习模型的架构包括：输入层、残差块、特征展开层、全连接神经网络层、归一化层，在各所述残差块中，通过卷积核为1、3、5、7的卷积核提取不同尺度的数据特征，将不同尺度特征融合，以提取数据特征；采用所述决策模型对接收到的状态信息进行处理，得到牌型数据；发送所述牌型数据；根据获取到的文本日志和游戏状态字典进行整合处理，得到训练数据；从掼蛋游戏服务器获取所述文本日志；根据掼蛋游戏规则模型将所述文本日志数据转换为游戏状态；将所述游戏状态和所述游戏状态字典以CSV文件格式进行保存合并，得到所述训练数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江畅唐网络股份有限公司 一种掼蛋游戏的牌型数据获取方法及相关装置
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