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信度分配技术涉及确定系统组件对系统整体性能的贡献,强化学习的成功离不开信度分配技术。在多智能体强化学习领域信度分配主要是......
随着航空航天事业的高速发展,越来越多的飞行器采用群体或多体协同的方式执行任务,呈现出典型的多智能体特征,适于使用多智能体理......
随着控制论及计算机技术的发展,分布式人工智能中多智能体系统的理论及相关的应用研究已成为人工智能和智能控制研究的热点。机器......
为了提高轧制力自学习模型的预报精度,将传统自学习模型的预报轧制力及影响轧制力的主要因素作为网络的输入,利用权值更新次数的倒......
本文概述了D-S证据理论方法及其特点与缺陷，在总结前人改进方法的基础上，提出了基于局部信度分配的证据合成方法。案例仿真实验验证......
无线闭塞中心作为CTCS-3(Chinese Train Control System at level 3,中国列车运行控制系统应用等级3)级列控系统的地面核心子系统,......
本文针对电力系统单一负荷预测模型存在的缺陷，将D-S证据理论用于短期负荷预测模型的融合。 首先，分别将三种不同的神经网络用于......
针对Albus CMAC在学习精度与存贮容量之间的矛盾,借鉴神经网络集成思想,并引入可信度的概念,提出了基于信度分配的串行集成CMAC,以......
为了提高CMAC(cerebellarmodelarticulationcontrollers)神经网络实时在线学习的快速性和准确性,在核CMAC的基础上引入了信度分配......
针对矿物浮选过程中泡沫纹理各向异性、纹理特征信度差异以及类间样本数分布不均等问题,提出一种浮选工况的自动识别方法。首先基......
针对过热汽温大惯性、大滞后的动态特性及在电厂单元机组中的控制难点,同时鉴于常规CMAC神经网络自身的缺陷,将基于信任度分配的CM......
以一改进的信度分配CMAC（cerebellar model articulation controllers）神经网络为在线故障诊断的手段，将变结构滑模控制技术引入容错......
AlbusCMAC（cerebellamodelarticulationcontroller）神经网络是一种模拟人类小脑学习结构的小脑模型关节控制器，它具有很强的记忆与输......
为提高小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络在线学习的快速性和准确性,提出一种平衡学习的概念,并设计一种改进的CMAC学习算法.在常......
随着Internet在线分类购物、彩色打印等应用普及,彩色图像作为信息载体,越来越受到重视。当一幅彩色图像经过若干操作平台或图像设......
飞机舵机系统是一个液压伺服系统，由于液压伺服系统具有非线性和不确定性，普通的控制方法难以达到较好的控制效果。为了提高舵机控制......
随着机器人在实际生活中的应用越来越广泛,人们对机器人的智能提出了新的要求。将强化学习应用到机械臂控制中,正在成为人工智能领......
