未找到相关数据
竞争式Takagi-Sugeno模糊再励学习
被引：11
作者：
晏雄伟
邓志东
孙增圻
机构：
[1] 清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室
[2] 清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室 北京
来源：
关键词：
再励学习;
函数逼近;
T-S模糊推理系统;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP18 [人工智能理论];
学科分类号：
140502 [人工智能];
摘要：
针对连续空间的复杂学习任务 ,提出了一种竞争式 Takagi- Sugeno模糊再励学习网络(CTSFRLN) ,该网络结构集成了 Takagi- Sugeno模糊推理系统和基于动作的评价值函数的再励学习方法 .文中相应提出了两种学习算法 ,即竞争式 Takagi- Sugeno模糊 Q-学习算法和竞争式 Takagi- Sugeno模糊优胜学习算法 ,其把 CTSFRLN训练成为一种所谓的 Takagi- Sugeno模糊变结构控制器 .以二级倒立摆控制系统为例 ,仿真研究表明所提出的学习算法在性能上优于其它的再励学习算法 .
引用
收藏
页码：873 / 880
页数：8
相关论文