检索结果-内蒙古大学图书馆

上海交通大学学报 2002年第10期36卷 1439-1442页

作者：张芳颜国正林良明上海交通大学电子信息学院上海200030

针对复杂再励学习系统状态空间存在维数灾问题 ,结合多移动机器人协调避障路径规划实际应用 ,用非均匀模糊分割方法将状态空间分解成模糊子空间 ,相应地将小脑模型连接控制器网络 ( Cerebellar Model Articulation Controller,CMAC)函... 详细信息

针对复杂再励学习系统状态空间存在维数灾问题 ,结合多移动机器人协调避障路径规划实际应用 ,用非均匀模糊分割方法将状态空间分解成模糊子空间 ,相应地将小脑模型连接控制器网络 ( Cerebellar Model Articulation Controller,CMAC)函数逼近器改进为模糊 CMAC( FuzzyCMAC,FCMAC)函数逼近器 ,并将 FCMAC函数逼近器置入滞后更新多步 Q( Postphoned- Up-dating Multi- Step Q- learning,PUMSQ)学习算法 ,提出 FCMAC- PUMSQ学习算法 .仿真实验证明 ,该算法有效且有较好的鲁棒性。

关键词： CMAC 再励学习函数逼近器小脑模型连接控制器多移动机器人协调控制避撞路径规划

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一种新型模糊神经网络函数逼近器

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计算机工程与应用 2004年第33期40卷 92-94页

作者：马恒贾传荧大连海事大学航海技术研究所

论文提出了一种新型模糊小脑模型神经网络(NFCMAC),它采用模糊隶属度函数作为接收域函数,能够获得较常规CMAC连续性强且有解析微分的复杂函数近似,具有计算量少,学习效率高等优点。同时研究了NFCMAC接受域函数的映射方法、隶属度函数及... 详细信息

论文提出了一种新型模糊小脑模型神经网络(NFCMAC),它采用模糊隶属度函数作为接收域函数,能够获得较常规CMAC连续性强且有解析微分的复杂函数近似,具有计算量少,学习效率高等优点。同时研究了NFCMAC接受域函数的映射方法、隶属度函数及其参数的选取规律和学习算法。仿真结果表明NFCMAC具有良好的泛化能力和逼近精度,具有较高的收敛速度。

关键词：函数逼近器新型模糊小脑模型神经网络接受域函数

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基于在BP嵌入动量因子的IDSS函数逼近器

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云南大学学报（自然科学版） 2002年第6期24卷 414-416页

作者：钱振伟高怀雁罗艳琳廖鸿志云南大学系统工程中心云南昆明650091

在领域工程中 ,经验模型都有一定的适用范围和一定的时效性 ,这主要反映在参数和因子的选取上 .加入动量项的BP算法能克服原来BP算法的缺点 ,运用于IDSS的知识推理、导则方面 ,能使模型的系数随环境的变化而变化 .上述思想在“单流域多... 详细信息

在领域工程中 ,经验模型都有一定的适用范围和一定的时效性 ,这主要反映在参数和因子的选取上 .加入动量项的BP算法能克服原来BP算法的缺点 ,运用于IDSS的知识推理、导则方面 ,能使模型的系数随环境的变化而变化 .上述思想在“单流域多水库联合调度系统”和“云南城市圈域经济辐射力模型的构建及实证研究”的推理机的设计实验阶段中得到体现 .把该算法用MATLAB和C ++做成函数逼近器来进行曲线拟合 ,实验数据和结果证明 ,该改进的BP算法能自动对“新安江模型”和辐射力模型的参数进行调整使之适合不同时期段的情况 ,这大大加强了该模型对环境的适应性 ,将进一步提高该软件产品的通用性 .

关键词： IDSS BP算法动量因子函数逼近器人工神经网络新安江模型辐射力模型

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一般模糊系统作为函数逼近器的设计方法

一般模糊系统作为函数逼近器的设计方法

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第26届中国控制会议

作者：高谦王秀红魏新江鲁东大学数学与信息学院山东烟台264025

分别根据被逼近函数的三种不同情况:1. 函数解析式已知;2. 函数解析式未知,但对任给的输入,都可以确定相应的输出;3. 仅知道有限数量的输入输出数据对.给出一般模糊系统作为函数逼近器的设计方法。文中最后举例说明如何设计一个一般模... 详细信息

分别根据被逼近函数的三种不同情况:1. 函数解析式已知;2. 函数解析式未知,但对任给的输入,都可以确定相应的输出;3. 仅知道有限数量的输入输出数据对.给出一般模糊系统作为函数逼近器的设计方法。文中最后举例说明如何设计一个一般模糊系统以所要求的精度逼近给定的函数.

关键词：模糊系统模糊控制非线性系统函数逼近器逼近函数

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一般模糊系统作为函数逼近器的设计方法

一般模糊系统作为函数逼近器的设计方法

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第二十六届中国控制会议

作者：高谦王秀红魏新江鲁东大学数学与信息学院

分别根据被逼近函数的三种不同情况:1.函数解析式已知;2.函数解析式未知,但对任给的输入,都可以确定相应的输出;3.仅知道有限数量的输入输出数据对。给出一般模糊系统作为函数逼近器的设计方法。文中最后举例说明如何设计一个一般模糊... 详细信息

分别根据被逼近函数的三种不同情况:1.函数解析式已知;2.函数解析式未知,但对任给的输入,都可以确定相应的输出;3.仅知道有限数量的输入输出数据对。给出一般模糊系统作为函数逼近器的设计方法。文中最后举例说明如何设计一个一般模糊系统以所要求的精度逼近给定的函数。

关键词：模糊系统模糊控制非线性系统多项式函数逼近器

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模糊可微小腦模型類神經網路在函數逼近器之應用

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中华技术学院学报 2007年第37期 99-116页

作者：蔡樸生林盈灝胡厚楨

本文提出一个新型类神经网路的结构，称为模糊可微小脑模型。在小脑模型的结构下，结合模糊逻辑系统以及最陡梯度法的学习机制来逼近一个非线性的函数或系统。小脑模型网路是属於一系列对映查表法结构，具有快速的学习收敛、良好的逼近... 详细信息

本文提出一个新型类神经网路的结构，称为模糊可微小脑模型。在小脑模型的结构下，结合模糊逻辑系统以及最陡梯度法的学习机制来逼近一个非线性的函数或系统。小脑模型网路是属於一系列对映查表法结构，具有快速的学习收敛、良好的逼近效果、极佳的类化特性、结构简单、容易以硬体或FPGA晶片实现等特性。由於传统小脑模型中的超立方块是嵌入均匀分布函数，使得类神经网路的输出在每一个分割区块间均为等值，具有不可微分的特性。本文所提的模糊可微小脑模型是将可微函数(如高斯函数)嵌入感受场空间的超立方块中，形成非定值且可微分的区块。此外，网路结构中引入模糊推论引擎来取代联想记忆体的位址索引矩阵，并且以模糊归属函数来描述超立方块与真实记忆体的对映关系。新型的网路结构不仅保留原有小脑模型的特点，藉由可微分的特性，传统的权重均分法已经不是学习机制的唯一方法，取而代之是以最陡梯度法来推导最佳化参数或权重记忆体的内容。透过模拟结果证实，本文所提的网路结构不仅具有行性，对於非线性函数也具有很好的逼近效果以及收敛性能。

关键词：類神經網路函數逼近器模糊可微分小腦模型學習機制最陡梯度法

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典型模糊控制器的模糊规则函数与极限结构分析

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控制与决策 2003年第5期18卷 527-530页

作者：周畅朱德森陈绵云华中科技大学控制科学与工程系湖北武汉430074

讨论一般模糊控制器的解析形式。在以数值示例分析原有模糊规则解析描述的基础上,提出模糊规则函数(FRF)的概念,并证明了模糊规则函数的连续性和无穷性是控制器的极限结构定理的充要条件,统一了模糊控制器的极限结构及其函数逼近能力。... 详细信息

讨论一般模糊控制器的解析形式。在以数值示例分析原有模糊规则解析描述的基础上,提出模糊规则函数(FRF)的概念,并证明了模糊规则函数的连续性和无穷性是控制器的极限结构定理的充要条件,统一了模糊控制器的极限结构及其函数逼近能力。这使得设计模糊控制器时,不必担心由于提高逼近精度而影响到已有的控制规则。

关键词：模糊控制器模糊规则函数极限结构函数逼近器

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面向性能增强的双惯量伺服系统状态反馈控制

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自动化学报 2023年第4期49卷 904-912页

作者：王树波那靖任雪梅青岛大学自动化学院青岛266071 山东省工业控制技术重点实验室青岛266071 昆明理工大学机电工程学院昆明650550 北京理工大学自动化学院北京100081

为避免使用函数逼近器(神经网络或模糊系统),并提高双惯量伺服系统的瞬态响应和稳态性能,针对含外部扰动的双惯量伺服系统,提出一种基于预设性能函数(Prescribed performance function,PPF)的类比例状态反馈控制策略.首先,提出一种改进... 详细信息

为避免使用函数逼近器(神经网络或模糊系统),并提高双惯量伺服系统的瞬态响应和稳态性能,针对含外部扰动的双惯量伺服系统,提出一种基于预设性能函数(Prescribed performance function,PPF)的类比例状态反馈控制策略.首先,提出一种改进的带有最大超调、收敛速率以及稳态误差的预设性能函数,并将该函数融入控制器设计使二惯量伺服的跟踪误差保持在预定的边界之内.其次,基于预设性能函数设计了类比例状态反馈控制器实现跟踪控制.与传统基于函数逼近控制方法相比较,该方法可降低控制系统计算复杂度同时消除反演控制中存在的复杂度爆炸问题.最后,利用双惯量伺服系统实验平台开展了对比实验,验证了所提出方法的有效性.

关键词：双惯量伺服系统状态反馈预设性能函数函数逼近器

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基函数自适应的强化学习的神经网络实现的研究

基函数自适应的强化学习的神经网络实现的研究

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作者：王宇婷北京化工大学

学位级别：硕士

强化学习是机器学习研究中一个重要的方向,是智能体通过与环境交互来学习如何行为的方法。强化学习过程是一个以寻找最优策略为最终目标的过程。策略评价是对策略好坏的评定,是强化学习重要的研究内容之一。一般策略评价算法是基于值函... 详细信息

强化学习是机器学习研究中一个重要的方向,是智能体通过与环境交互来学习如何行为的方法。强化学习过程是一个以寻找最优策略为最终目标的过程。策略评价是对策略好坏的评定,是强化学习重要的研究内容之一。一般策略评价算法是基于值函数进行的。值函数通常是通过线性参数化的值函数逼近器估计的。以往的函数逼近方法仅仅通过调节网络权值来改进近似精度,而没有考虑网络中基函数的参数。事实上,值函数逼近器的基函数对算法的性能也有很大的影响。一般来说,基函数中的中心点可以根据所要解决的问题确定,而基函数的宽度则较难选择,经常要经过多次实验,通过经验设定。本研究利用神经网络结构来实现强化学习算法,使网络中基函数的宽度可以自适应选取,论文的主要研究内容包括:1、提出了一种基函数自适应的带有梯度修正作用的强化学习网络算法。在本算法中,值函数逼近器中的基函数的参数(主要是指基函数的宽度)是自动调节直到最优的。其中时域差分误差和值函数由函数逼近器和带有梯度修正作用的递推最小二乘时域差分算法进行估计。同时,时域差分误差反传来更新值函数逼近器的参数,也就是网络权值和基函数宽度。这样就可以通过一个自适应的方法,使算法在学习的过程中逐渐达到最优的性能。实验证明,该方法无论在策略评价还是策略迭代方面都有较好的性能。在策略评价时,本算法可以较精确地对值函数进行近似。在策略迭代时,也就是解决学习控制问题时,本算法相比于传统的算法可更快更稳定地找到最优策略。2、提出一种基函数自适应的增量式的强化学习网络算法,进一步说明本课题提出的网络结构实现强化学习的可行性。本算法利用神经网络的结构来对值函数和时域差分误差进行估计,而时域差分误差又反传到网络的基函数中调节宽度,同时更新网络权值。其中时域差分误差和值函数由函数逼近器和增量式最小二乘时域差分算法进行估计。这样,通过依次调节网络的参数,逐步优化网络,直到近似的性能达到最优。这时,利用最优的网络来进行策略评价和策略迭代。仿真实验证明,该算法在策略评价和策略迭代两方面都有较好的性能,同时每步的计算时间大大减少。

关键词：强化学习策略评价策略迭代值函数函数逼近器基函数

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模糊系统逼近理论:现状与展望

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信息与控制 2000年第2期29卷 157-163,181页

作者：丁永生应浩邵世煌中国纺织大学自动化系上海200051 美国得克萨斯大学医学院生理及生物物理系生物医学工程中心加尔维斯顿tx775550456

近年来 ,各类模糊系统已被证明是万能函数逼近器 ,它们能实现任意的非线性连续控制规律和动态模型 .本文综述与分析了模糊系统逼近理论研究的最新成果。

关键词：模糊系统逼近构造逼近理论函数逼近器

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