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针对一类单输入单输出高阶非线性控制系统，提出一种基于滑模思想和Elman网络的操作条件反射（OCR）学习控制方法．该方法采用Elman网络构造滑模面-行为对的评价函数，通过滑模面的变化设计奖赏函数，根据奖赏信号更新评价函数，实现行为选择概率的更新．通过每轮次熵的定义，定量分析了所学知识的变化量．针对行走倒立摆系统的仿真实验结果表明，采用该仿生的OCR学习控制方法，可实现行走倒立摆的平衡控制．
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控制与决策
ISSN： 1001-0920
Year： 2011
Issue： 9
Volume： 26
Page： 1398-1401,1406
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