【摘 要】
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本文提出了基于模糊自适应评价 (FL AC)的增强式学习 (Reinforcement L earning)控制系统 (FL AC/ASN) ,FL AC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。
【机 构】
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中国纺织大学自动化系!上海200051,中国纺织大学自动化系!教授博士生导师上海200051
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本文提出了基于模糊自适应评价 (FL AC)的增强式学习 (Reinforcement L earning)控制系统 (FL AC/ASN) ,FL AC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。 FL AC的学习方法为瞬时微分法 (TemporalDifference)。作用选择网络 (ASN)采用多层前向网络。仿真结果表明 (FL AC/ASN)具有很好的学习性能
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