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针对倒立摆系统,提出了在结构上可生长的神经网络控制方案.网络利用细胞生长结构算法,在工作域中实现对状态变量的模式分类,并通过新神经元的插入实现网络规模的生长演化.在输出域中针对倒立摆控制任务采用强化Hebb学习机制,实现不同的神经元以最佳方式响应不同性质的信号刺激.仿真表明,通过神经网络自身的发育,该方案有效控制了倒立摆系统.