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智能系统仿真：强化学习在智能系统中的应用_（5）.状态表示与特征提取方法.docx

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    状态表示与特征提取方法

    在强化学习中，状态表示和特征提取是至关重要的步骤。良好的状态表示可以提高学习算法的效率和效果，而有效的特征提取则可以将复杂的原始数据转化为更易于处理的特征向量。本节将详细介绍状态表示的不同方法，以及如何通过特征提取将原始数据转化为适合强化学习算法处理的特征向量。

    1.状态表示的重要性

    状态表示是指将智能系统所处的环境状态以某种形式表示出来，以便于强化学习算法能够理解和处理。一个合适的状态表示可以显著提升学习算法的性能。状态表示的关键在于：-简洁性：状态表示应尽可能简洁，避免冗余信息。-完备性：状态表示应包含所有对决策有用

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