采用模糊自适应评价的增强式学习控制

• 作者: 方建安 王直杰 邵世煌
• 来源期刊: 微型电脑应用
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊 增强式学习 瞬时微分 神经网络
• 年，卷（期）: 2000,（2）
• 所属期刊栏目: 研究与设计
• 页码范围: 19-21,12
• 页数: 4页
• 分类号: TP3
• 字数: 3144字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-757X.2000.02.006

摘要

本文提出了基于模糊自适应评价(FLAC)的增强式学习(Reinforcement Learning)控制系统(FLAC/ASN),FLAC采用模糊规则表示学到的知识,因此可以有机地融入专家的经验.FLAC的学习方法为瞬时微分法(Temporal Difference).作用选择网络(ASN)采用多层前向网络.仿真结果表明(FLAC/ASN)具有很好的学习性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邵世煌	中国纺织大学自动化系	6	109	4.0	6.0
2	方建安	中国纺织大学自动化系	3	50	3.0	3.0
3	王直杰	中国纺织大学自动化系	1	17	1.0	1.0