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非线性系统的再励学习控制研究(英文) 被引量：2: 1; 作者蒋志明王丽红 +1 位作者段锁林林廷圻《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第6期899-902,共4页; 研究了一种带有CMAC神经网络的再励学习 (RL)控制方法 ,以解决具有高度非线性的系统控制问题 .研究的重点在于算法的简化以及具有连续输出的函数学习上 .控制策略由两部分构成 :再励学习控制器和固定增益常规控制器 .前者用于学习系统... 展开更多; 关键词再励学习控制神经网络学习控制非线性系统; 在线阅读下载PDF 职称材料

具有时滞的不确定系统再励学习控制: 2; 作者蔡自兴马莉蔡昱峰《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第2期217-220,共4页; 本文对具有时滞的不确定控制对象提出了一种带有神经网络的Smith预估器再励学习控制方法 .文中还给出了再励学习系统中模糊自适应控制器的网络结构及其有关算法的改进 .仿真结果表明 :本文提出的控制方法对具有时滞的不确定系统的自学... 展开更多; 关键词再励学习控制不确定系统神经网络时滞; 在线阅读下载PDF 职称材料

电液位置伺服系统的再励学习控制研究: 3; 作者蒋志明《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第3期66-69,共4页; 针对非线性电液位置伺服系统的不确定性控制问题 ,提出了一种带有小脑模型 (CMAC)神经网络的再励学习控制方法 .将CMAC神经网络融入再励学习控制结构中 ,并进行了简化与改进 ,结果不仅使再励学习控制器具备了泛化能力 ,而且提高了其学... 展开更多; 关键词电液位置系统电液伺服系统再励学习控制; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于模糊神经网络再励学习控制器设计及其在倒车模型中的应用: 4; 作者陈涌陈涛马勇《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第3期264-266,共3页; 考虑到神经网络学习算法的特点,给出了一种基于再励学习的自组织模糊CPN。它结合了模糊自组织CPN和再励算法的优点,在控制过程中在线调整网络结构以及对网络参数学习,学习效率高,控制结构简单。可以不要求受控对象的学习模型,实现在线控... 展开更多; 关键词再励学习控制器设计模糊神经网络倒车模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

FCMAC实现的再励学习稳定控制系统设计: 5; 作者陈涌马勇陈涛《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第4期263-266,共4页; 给出了一种通过再励算法调节网络权值的再励模糊ＣＭＡＣ网络，然后针对一类非线性系统，提出了一种基于此网络的稳定控制系统。控制结构中采用滑模控制使状态到达设计的切换面，保证系统的稳定，另外，用基于再励学习的模糊ＣＭＡＣ... 展开更多; 关键词滑模控制再励学习稳定控制系统 FCMAC 设计数学模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名非线性系统的再励学习控制研究(英文) 被引量：2: 1; 作者蒋志明王丽红段锁林林廷圻; 机构西安交通大学机械电子工程系太原重型机械学院机电工程系; 出处《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第6期899-902,共4页; 文摘研究了一种带有CMAC神经网络的再励学习 (RL)控制方法 ,以解决具有高度非线性的系统控制问题 .研究的重点在于算法的简化以及具有连续输出的函数学习上 .控制策略由两部分构成 :再励学习控制器和固定增益常规控制器 .前者用于学习系统的非线性 ,后者用于稳定系统 .仿真结果表明 ,所提出的控制策略不仅是有效的 ,而且具有很高的控制精度 .; 关键词再励学习控制神经网络学习控制非线性系统; Keywords reinforcement learning CMAC neural network nonlinearity uncertainty; 分类号 TP273.22 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名具有时滞的不确定系统再励学习控制: 2; 作者蔡自兴马莉蔡昱峰; 机构中南工业大学信息工程学院郑州轻工业学院控制系; 出处《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第2期217-220,共4页; 基金国家自然科学基金!( 6 95 740 3 7) 高校博士点基金!( 95 5 3 3 10 ); 文摘本文对具有时滞的不确定控制对象提出了一种带有神经网络的Smith预估器再励学习控制方法 .文中还给出了再励学习系统中模糊自适应控制器的网络结构及其有关算法的改进 .仿真结果表明 :本文提出的控制方法对具有时滞的不确定系统的自学习控制不仅是有效的 ,而且具有良好的鲁棒性 .; 关键词再励学习控制不确定系统神经网络时滞; Keywords uncertain objects Reinforcement Learning fuzzy control neural networks; 分类号 TP273.22 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名电液位置伺服系统的再励学习控制研究: 3; 作者蒋志明; 机构西安交通大学; 出处《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第3期66-69,共4页; 文摘针对非线性电液位置伺服系统的不确定性控制问题 ,提出了一种带有小脑模型 (CMAC)神经网络的再励学习控制方法 .将CMAC神经网络融入再励学习控制结构中 ,并进行了简化与改进 ,结果不仅使再励学习控制器具备了泛化能力 ,而且提高了其学习速度 ,因此适用于电液位置伺服系统的快速跟踪控制 .仿真结果表明 ,该控制器不仅具有良好的处理非线性能力。; 关键词电液位置系统电液伺服系统再励学习控制; Keywords electrohydraulic position servo system reinforcement learning CMAC neural network load disturbance; 分类号 TP271.31 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TP273.22 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于模糊神经网络再励学习控制器设计及其在倒车模型中的应用: 4; 作者陈涌陈涛马勇; 机构华能国际山东分公司山东大学后勤集团河南新飞电器集团公司; 出处《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第3期264-266,共3页; 文摘考虑到神经网络学习算法的特点,给出了一种基于再励学习的自组织模糊CPN。它结合了模糊自组织CPN和再励算法的优点,在控制过程中在线调整网络结构以及对网络参数学习,学习效率高,控制结构简单。可以不要求受控对象的学习模型,实现在线控制,应用在倒车模型中仿真结果展示了所设计系统的良好控制性能。; 关键词再励学习控制器设计模糊神经网络倒车模型; Keywords self-organizing CPN reinforcement learning fuzzy control on-line learning; 分类号 TP273.22 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名FCMAC实现的再励学习稳定控制系统设计: 5; 作者陈涌马勇陈涛; 机构山东华能发电股份公司上海交通大学自动化研究所山东大学; 出处《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第4期263-266,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(69674023); 文摘给出了一种通过再励算法调节网络权值的再励模糊ＣＭＡＣ网络，然后针对一类非线性系统，提出了一种基于此网络的稳定控制系统。控制结构中采用滑模控制使状态到达设计的切换面，保证系统的稳定，另外，用基于再励学习的模糊ＣＭＡＣ作为补偿控制器减弱系统不确定部分的影响。最后仿真实例表明了所给算法的有效性。; 关键词滑模控制再励学习稳定控制系统 FCMAC 设计数学模型; Keywords nonlinear systems slide mode control fuzzy CMAC reinforcement learning; 分类号 TP273.22 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	非线性系统的再励学习控制研究(英文)	蒋志明王丽红段锁林林廷圻	《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心	2000	2	在线阅读下载PDF 职称材料
2	具有时滞的不确定系统再励学习控制	蔡自兴马莉蔡昱峰	《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心	1999	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	电液位置伺服系统的再励学习控制研究	蒋志明	《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2000	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于模糊神经网络再励学习控制器设计及其在倒车模型中的应用	陈涌陈涛马勇	《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心	2003	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	FCMAC实现的再励学习稳定控制系统设计	陈涌马勇陈涛	《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心	2001	0	在线阅读下载PDF 职称材料