多变量环境下基于递阶模糊神经网络的强化学习

张文志; 吕恬生; 王乐天

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多变量环境下基于递阶模糊神经网络的强化学习

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针对多变量连续空间学习问题的复杂性,给出了一种采用递阶模糊神经网络(HFNN)的强化学习方法,两个结构相同的HFNN分别同时完成模糊动作的合成以及值函数的逼近,网络参数通过梯度下降法在线调整.该方法有效地解决了在多变量环境下所遇到的规则组合爆炸问题,减少了运算量和存储量.HFNN前一阶的输出不再作为下一阶的前件,而直接用于其结论部分,克服了前一阶输出含义不明确或没有含义所带来的设计问题.通过仿真二级倒立摆验证表明,所给出方法是正确可行的.

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来源
《上海交通大学学报》 |2004年第9期|1557-1561|共5页
作者
张文志; 吕恬生; 王乐天;
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作者单位

上海交通大学机械与动力工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
模糊系统; 递阶模糊神经网络; 强化学习; 二级倒立摆;

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