| 一种自适应模糊Actor-Critic学习 | |
| 王雪松 ; 程玉虎 ; 易建强 | |
| 2015-09-10 ; 2015-09-10 | |
| 关键词 | Actor-Critic学习 模糊推理系统 RBF网络 泛化 |
| 中文摘要 | 提出一种基于模糊RBF网络的自适应模糊A ctor-C ritic学习.采用一个模糊RBF神经网络同时逼近A ctor的动作函数和C ritic的值函数,解决状态空间泛化中易出现的“维数灾”问题.模糊RBF网络能够根据环境状态和被控对象特性的变化进行网络结构和参数的自适应学习,使得网络结构更加紧凑,整个模糊A ctor-C ritic学习具有泛化性能好、控制结构简单和学习效率高的特点.M oun ta in C ar的仿真结果验证了所提方法的有效性. |
| 内容类型 | 期刊论文 |
| 源URL | [http://ir.calis.edu.cn/hdl/232060/14189]  |
| 专题 | 中国矿业大学（徐州） |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 王雪松,程玉虎,易建强. 一种自适应模糊Actor-Critic学习[J],2015, 2015. |
| APA | 王雪松,程玉虎,&易建强.(2015).一种自适应模糊Actor-Critic学习.. |
| MLA | 王雪松,et al."一种自适应模糊Actor-Critic学习".(2015). |
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