基于神经网络集成的强化学习算法系统设计

• 作者: 叶德谦 杨樱 金大兵
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络集成 BP神经网络 强化学习 RBP模型
• 年，卷（期）: 2006,（12）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 97-99
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 字数: 2491字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2006.12.029

摘要

BP神经网络在目前的非线性系统中应用广泛,但是作为有导师的学习系统,BP神经网络必须要求提供相关的经验数据才能正常运行,这对一般系统来说是非常麻烦和不现实的.对此文章提出了一种基于神经网络集成的强化学习BP算法,通过强化学习体系来实现体统的自学习,通过网络集成来达到初始数据的预处理,提高系统的泛化能力,并在实际应用中取得较好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶德谦	燕山大学中德信息技术研究所	26	284	9.0	16.0
2	杨樱	燕山大学中德信息技术研究所	3	40	3.0	3.0
3	金大兵	燕山大学中德信息技术研究所	2	10	2.0	2.0