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在上一篇文章中，我们已经基于CSharp球队模板实现了一个最快截球。 在这篇文章中，我们将以这个球队代码为基础，在他上面添加一些简单的策略，让其成为一个更加完整的示例。
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在前面的文章中，我们已经将整个平台的流程和基本命令的使用讲解完毕了。在这一篇文章中，我们将要讲解编写自己的球队中最为基础，也是最为重要的一个部分。截球。
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前面的一系列文章分别为大家讲解了博客园仿真足球竞赛平台的各个部分的功能和原理。在这篇文章中，我将把综合先前讲解的内容，将整个比赛平台的内部执行流程展现给大家。
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在本文中，我将向大家介绍平台的物理模型（如场地的规格，角度的计算标准等等）以及球队的命令的分析（5种命令如何使用，效果如何）。
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在上一篇文章中，我们讲解了如何使用如何利用CSharp球队模板编写自己的足球队，为了编写出更加智能的球队，我们需要进一步了解平台的仿真周期。
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在上2篇文章中，我们介绍了博客园仿真足球竞赛平台的基本使用方法和它的基本工作原理。
在这篇文章中，我们将一起来了解如何使用c#球队的球队模板来编写自己的足球队。
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通过 平台的基本使用.wmv相信大家已经了解了整个平台的运行效果，下面我简单分析一下平台的基本运行原理，为大家编写属于自己的球队做好铺垫。
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在这个激情四射的夏季，在这个充满奇迹的2008.
让咱们全中国人骄傲的奥运会正在北京举行，在大家为中国加油，为奥运健儿加油的同时，博客园正在为大家准备一个以程序设计来展现自己编程水平的仿真机器人足球比赛平台:)
阅读全文 摘要: 这篇文章中，我们将介绍一个用C#实现的框架AForge，利用这个框架，您可以方便地操作人工网络，计算机视觉，机器学习，图像处理，遗传算法等
阅读全文 摘要: 我们可以使用第一篇文章中的代码来计算这个结果http://www.cnblogs.com/Files/gpcuster/ANN1.rar（需要修改其中的训练集），可以发现学习后的结果不能让我们满意，原因是单层神经网络学习能力有限，需要使用更加复杂的网络来学习。
在这一篇文章中，我们将使用一个新的多层神经网络来学习。
阅读全文 摘要: 在上一篇文章中，我们已经看到了一个简单的关于ANN实际应用程序，这篇文章中，我将简单地介绍一下ANN的最最基础的知识以及上一篇文章中的程序原理的说明。
阅读全文 摘要: 还记得在2年前刚刚接触RoboCup的时候，从学长口中听说了ANN（人工神经网络），这个东西可神奇了，他能通过学会从而对一些问题进行足够好处理。就像咱们人一样，可以通过学习，了解新的知识。
但是2年了，一直想学习ANN，但是一直没有成功。原因很多，其中主要的原因是咱们国内的教程中关于这个技术的介绍过于理论化，以至于我们基础差和自学者望而却步。
现在，我希望通过一个简单的示例，让大家先有一个感性的认识，然后再了解一些相应的理论，从而达到更好的学习效果。
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