竞争式Takagi-Sugeno模糊再励学习

• 作者: 孙增圻 晏雄伟 邓志东
• 来源期刊: 自动化学报
• 学科: 工学
• 关键词: 再励学习 函数逼近 T-S模糊推理系统
• 年，卷（期）: 2002,（6）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 873-880
• 页数: 8页
• 分类号: TP18
• 字数: 5537字
• 语种: 中文

摘要

针对连续空间的复杂学习任务,提出了一种竞争式Takagi-Sugeno模糊再励学习网络(CTSFRLN),该网络结构集成了Takagi-Sugeno模糊推理系统和基于动作的评价值函数的再励学习方法.文中相应提出了两种学习算法,即竞争式Takagi-Sugeno模糊Q-学习算法和竞争式Takagi-Sugeno模糊优胜学习算法,其把CTSFRLN训练成为一种所谓的Takagi-Sugeno模糊变结构控制器.以二级倒立摆控制系统为例,仿真研究表明所提出的学习算法在性能上优于其它的再励学习算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙增圻	清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室	94	2764	28.0	51.0
2	邓志东	清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室	25	205	9.0	14.0
3	晏雄伟	清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室	1	14	1.0	1.0