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摘要:
在核电人机界面操作环境中,主要依赖专家操作.将专家在人机界面上的操作过程看作马尔可夫决策过程,针对操作过程经验难以准确描述以及奖励函数难以确定的特点,提出了利用模仿学习方法学习专家操作构建辅助决策系统.从而利用模仿学得的专家策略来为界面操作提供参考,以降低人为因素失误发生概率.用神经网络生成专家策略,以专家策略和生成策略之间的信息熵为损失函数来解决神经网络的收敛问题.最后,在Mujoco仿真环境中验证了该方法的可行性.
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基于条件的边界平衡生成对抗网络
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 基于生成对抗模仿学习的人机辅助决策系统
来源期刊 微型电脑应用 学科
关键词 人机界面 专家操作 生成对抗模仿学习 决策支持系统
年,卷(期) 2021,(3) 所属期刊栏目 研究与设计|RESEARCH AND DESIGN
研究方向 页码范围 106-107,120
页数 3页 分类号 TG659
字数 语种 中文
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研究主题发展历程
节点文献
人机界面
专家操作
生成对抗模仿学习
决策支持系统
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
微型电脑应用
月刊
1007-757X
31-1634/TP
16开
上海市华山路1954号上海交通大学铸锻楼314室
4-506
1984
chi
出版文献量(篇)
6963
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20
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28091
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