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[期刊论文]
一种生长型神经网络的倒立摆控制方案
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针对倒立摆系统,提出了在结构上可生长的神经网络控制方案。网络利用细胞生长结构算法,在工作域中实现对状态变量的模式分类,并通过新神经元的插入实现网络规模的生长演化。在输出域中针对倒立摆控制任务采用强化Hebb学习机制,实现不同的神经元以最佳方式响应不同性质的信号刺激。仿真表明,通过神经网络自身的发育,该方案有效控制了倒立摆系统。
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来源 ：
微计算机信息
年份： 2005
期： 21
页码： 96-98
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