Indexed by：
Abstract：
针对仿生自主学习系统的自组织和泛化能力问题,基于Skinner操作条件反射原理和模糊聚类算法设计了动态FOCPA(fuzzy operant conditioning probabilistic automaton)仿生自主学习系统.动态FOCPA学习系统不仅具有仿生的自学习和自组织能力,而且提高了学习的精度和速度.其在仅能获得环境微弱反馈信息的前提下,首先采用在线聚类的方法实现对输入空间的灵活划分,以确保映射规则的数目是最经济的;然后以取向值为评价信号,采用OC学习算法,在线自主学习输入状态到输出操作行为的最佳映射,并加入一个高斯噪声项对映射结果进行实时优化.此外,动态FOCPA学习系统还利用信息熵的评价能力,来验证自身的自学习和白组织能力.理论上分析了设计的OC学习算法的收敛性;通过对两轮柔性直立式机器人姿态平衡控制和速度控制的实验分析,验证了动态FOCPA学习系统的有效性.
Keyword：
Reprint Author's Address：
Email：
Source ：
信息与控制
ISSN： 1002-0411
Year： 2010
Issue： 5
Volume： 39
Page： 662-672
Cited Count：
WoS CC Cited Count： 0
SCOPUS Cited Count：
ESI Highly Cited Papers on the List： 0 Unfold All
WanFang Cited Count： -1
Chinese Cited Count：
30 Days PV： 1
Affiliated Colleges：
