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强化学习研究综述 被引量：263
1
作者 高阳 陈世福 陆鑫 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第1期86-100,共15页
强化学习通过试错与环境交互获得策略的改进,其自学习和在线学习的特点使其成为机器学习研究的一个重要分支.该文首先介绍强化学习的原理和结构;其次构造一个二维分类图,分别在马尔可夫环境和非马尔可夫环境下讨论最优搜索型和经验强化... 强化学习通过试错与环境交互获得策略的改进,其自学习和在线学习的特点使其成为机器学习研究的一个重要分支.该文首先介绍强化学习的原理和结构;其次构造一个二维分类图,分别在马尔可夫环境和非马尔可夫环境下讨论最优搜索型和经验强化型两类算法;然后结合近年来的研究综述了强化学习技术的核心问题,包括部分感知、函数估计、多agent强化学习,以及偏差技术;最后还简要介绍强化学习的应用情况和未来的发展方向. 展开更多
关键词 机器学习 强化学习 马尔可夫环境 函数估计 偏差技术
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模糊控制系统近年来的研究与发展 被引量：53
2
作者 张恩勤 施颂椒 +1 位作者 高卫华 翁正新 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第1期7-11,共5页
主要总结了近年来模糊控制系统的研究与发展 ,介绍了最近模糊控制系统研究的一些主要方面及研究成果 ,分析了它们的优缺点 。
关键词 模糊控制系统 模糊数学 模糊逻辑 模糊控制器 函数逼近
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RBF神经网络的函数逼近能力及其算法 被引量：103
3
作者 柴杰 江青茵 曹志凯 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2002年第3期310-316,共7页
BP网络是广为应用的一种前馈网络,但是由于其自身缺陷,其它网络越来越受到关注.目前RBF网络是前馈网络研究中的一个热点,有关其逼近理论以及算法的研究出现在许多文献之中.本文综述了RBF网络理论,对其结构、函数逼近性质、学习算法做了... BP网络是广为应用的一种前馈网络,但是由于其自身缺陷,其它网络越来越受到关注.目前RBF网络是前馈网络研究中的一个热点,有关其逼近理论以及算法的研究出现在许多文献之中.本文综述了RBF网络理论,对其结构、函数逼近性质、学习算法做了较为详细的介绍,并指出了RBF网络各种学习算法的优点和存在的问题. 展开更多
关键词 RBF神经网络 函数逼近 聚类算法 最小二乘法 径向基函数神经网络
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基于T-S模型的模糊神经网络 被引量：85
4
作者 孙增圻 徐红兵 《清华大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第3期76-80,共5页
一种基于Ｔａｋａｇｉ－Ｓｕｇｅｎｏ模型的模糊神经网络由前件网络和后件网络两部分组成。前件网络用来匹配模糊规则的前件，它相当于每条规则的适用度。后件网络用来实现模糊规则的后件。总的输出为各模糊规则后件的加权和，加权系数... 一种基于Ｔａｋａｇｉ－Ｓｕｇｅｎｏ模型的模糊神经网络由前件网络和后件网络两部分组成。前件网络用来匹配模糊规则的前件，它相当于每条规则的适用度。后件网络用来实现模糊规则的后件。总的输出为各模糊规则后件的加权和，加权系数为各条规则的适用度。所提出的模糊神经网络具有局部逼近功能，且具有神经网络和模糊逻辑两者的优点。它既可以容易地表示模糊和定性的知识，又具有较好的学习能力。给出了调整规则后件参数及前件隶属度函数参数的学习算法，举例说明了它的逼近性能。 展开更多
关键词 模糊逻辑 神经网络 T-S模型 模糊神经网络
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径向基函数网络的功能分析与应用的研究 被引量：57
5
作者 丛爽 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2002年第3期85-87,200,共4页
径向基函数网络与BP网络在网络结构上都属于前向网络,但它们对网络权值训练所采用的算法是完全不同的。另外,径向基函数网络的网络结构与模糊系统有很紧密的关联。该文从径向基函数网络的结构入手,分别对其所具有的特点、权值训练、网... 径向基函数网络与BP网络在网络结构上都属于前向网络,但它们对网络权值训练所采用的算法是完全不同的。另外,径向基函数网络的网络结构与模糊系统有很紧密的关联。该文从径向基函数网络的结构入手,分别对其所具有的特点、权值训练、网络设计方法及其应用等方面,通过分析与实例,采用对比的方式,给予实验的验证。 展开更多
关键词 径向基函数网络 BP网络 模糊系统 函数逼近 功能分析 神经网络
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BP和RBF神经网络的实现及其性能比较 被引量：56
6
作者 刘永 张立毅 《电子测量技术》 2007年第4期77-80,共4页
本文介绍了2种应用颇为广泛的神经网络模型,BP及RBF神经网络的基本理论,并从数学角度阐述了2种算法的学习过程,其后简要地阐述了MATLAB神经网络工具箱设计BP和RBF网络的主要函数。为了比较2种网络的性能差异,最后在MATLAB环境下设计了... 本文介绍了2种应用颇为广泛的神经网络模型,BP及RBF神经网络的基本理论,并从数学角度阐述了2种算法的学习过程,其后简要地阐述了MATLAB神经网络工具箱设计BP和RBF网络的主要函数。为了比较2种网络的性能差异,最后在MATLAB环境下设计了具体的网络来对指定的非线性函数进行函数逼近。仿真结果表明,RBF的泛化能力在多个方面都优于BP网络,但是在解决具有相同精度要求的问题时,BP网络的结构要比RBF网络简单,因此在实际应用中可以此来指导神经网络的设计。 展开更多
关键词 人工神经网络 反向传播算法 径向基网络 训练 函数逼近
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BP神经网络用于函数逼近的最佳隐层结构 被引量：33
7
作者 廖宁放 高稚允 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 1998年第4期476-480,共5页
目的研究采用反向传播（ＢＰ）算法的人工神经网络用于函数逼近时的最佳隐层结构。方法以典型的ｎ输入、单输出的多层ＢＰ网为例，在几种不同的网络隐层结构下对典型的连续函数进行逼近训练，分析各网络输出的全局误差．结果含有４个隐... 目的研究采用反向传播（ＢＰ）算法的人工神经网络用于函数逼近时的最佳隐层结构。方法以典型的ｎ输入、单输出的多层ＢＰ网为例，在几种不同的网络隐层结构下对典型的连续函数进行逼近训练，分析各网络输出的全局误差．结果含有４个隐层的ＢＰ网具有最佳的学习收敛特性和函数逼近精度，各隐层所包含的单元数应当在１０～２０个之间，收敛性最差的是单隐层网，结论用于函数逼近的最佳ＢＰ神经网络应当是一个包含４个左右隐层的多层网，且各隐层中的单元数应当适中． 展开更多
关键词 人工神经网络 BP算法 函数逼近 隐层结构
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小波网络的研究进展与应用 被引量：26
8
作者 刘志刚 王晓茹 钱清泉 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2003年第6期73-79,85,共8页
首先从小波分析和神经网络各自存在的问题出发 ,对小波网络的产生原因和产生形式进行了研究 ;接着分别从连续小波变换、正交小波变换、小波框架和小波基拟合几方面 ,详细地介绍了小波网络的构造理论 ;然后从小波函数的选择、网络参数初... 首先从小波分析和神经网络各自存在的问题出发 ,对小波网络的产生原因和产生形式进行了研究 ;接着分别从连续小波变换、正交小波变换、小波框架和小波基拟合几方面 ,详细地介绍了小波网络的构造理论 ;然后从小波函数的选择、网络参数初始化、隐层节点数确定和参数调节算法几方面对小波网络的学习过程进行了讨论 ;最后介绍了小波网络的应用 。 展开更多
关键词 小波网络 小波变换 函数逼近 学习算法
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一种模糊CMAC神经网络 被引量：50
9
作者 邓志东 孙增圻 张再兴 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1995年第3期288-294,共7页
提出了一种模糊ＣＭＡＣ（小脑模型关节控制器）神经网络，它由输入层、模糊化层、模糊相联层、模糊后相联层与输出层等５层节点组成，具有与ＣＭＡＣ相似的单层连接权，可通过ＢＰ算法学习推论参数或模糊规则．给出了网络的连接结构与... 提出了一种模糊ＣＭＡＣ（小脑模型关节控制器）神经网络，它由输入层、模糊化层、模糊相联层、模糊后相联层与输出层等５层节点组成，具有与ＣＭＡＣ相似的单层连接权，可通过ＢＰ算法学习推论参数或模糊规则．给出了网络的连接结构与学习算法，并将其应用于函数逼近问题中仿真结果验证了该方法较之ＣＭＡＣ的优越性． 展开更多
关键词 神经网络 模糊逻辑 函数逼近
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小波变换、神经网络和小波网络的函数逼近能力分析与比较 被引量：33
10
作者 刘志刚 王晓茹 +1 位作者 何正友 钱清泉 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2002年第20期39-44,共6页
基于对小波变换和神经网络之间内在联系的分析 ,利用神经网络不同激励函数的线性组合构造出了相应的小波函数 ,得出小波函数作为神经网络的激励函数与普通神经网络的激励函数在本质上是一致的结论 ,并引入了小波网络。通过对小波变换、... 基于对小波变换和神经网络之间内在联系的分析 ,利用神经网络不同激励函数的线性组合构造出了相应的小波函数 ,得出小波函数作为神经网络的激励函数与普通神经网络的激励函数在本质上是一致的结论 ,并引入了小波网络。通过对小波变换、神经网络和小波网络函数逼近能力的理论分析与比较 ,认为小波网络在函数逼近方面具有明显的优势 ,并且分别利用这 3种方式对一典型函数进行了仿真逼近的验证。 展开更多
关键词 小波变换 神经网络 小波网络 函数逼近 信号处理
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BP网络和RBF网络在函数逼近领域内的比较研究 被引量：38
11
作者 智会强 牛坤 +1 位作者 田亮 杨增军 《科技通报》 2005年第2期193-197,共5页
通过仿真实例,对BP网络和RBF网络的函数逼近能力进行了比较研究,仿真结果表明,RBF网络的函数逼近能力在多个方面都优于BP网络,但在解决相同问题时,BP网络的结构要比RBF网络简单;实际应用中,可以以此结论为指导来设计神经网络。
关键词 人工智能 神经网络 函数逼近 BP网络 RBF网络
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支持向量机及其在函数逼近中的应用 被引量：17
12
作者 朱国强 刘士荣 俞金寿 《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2002年第5期555-559,568,共6页
支持向量机是一种新的机器学习算法 ,它的理论基础是 Vapnik创建的统计学习理论。它采用结构风险最小化准则 ,在最小化样本点误差的同时 ,缩小模型预测误差的上界 ,从而提高了模型的泛化能力。本文通过 SVM在函数逼近中的应用 ,研究了 ... 支持向量机是一种新的机器学习算法 ,它的理论基础是 Vapnik创建的统计学习理论。它采用结构风险最小化准则 ,在最小化样本点误差的同时 ,缩小模型预测误差的上界 ,从而提高了模型的泛化能力。本文通过 SVM在函数逼近中的应用 ,研究了 SVM的小样本学习、泛化能力和抗噪声扰动能力。 展开更多
关键词 支持向量机 统计学习理论 结构风险最小化准则 核函数 函数逼近 机器学习算法 最小化样本点误差
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Bp神经网络的Matlab实现 被引量：41
13
作者 石云 《湘南学院学报》 2010年第5期86-88,111,共4页
介绍Bp神经网络以及利用Matlab神经网络工具箱构造Bp网络的方法,并阐述实现网络的关键问题,包括网络设计流程、学习规则选择、权重和阈值的训练与网络仿真.给出具体应用实例,构造一个典型三层结构的神经网络实现了具有函数逼近功能的Bp... 介绍Bp神经网络以及利用Matlab神经网络工具箱构造Bp网络的方法,并阐述实现网络的关键问题,包括网络设计流程、学习规则选择、权重和阈值的训练与网络仿真.给出具体应用实例,构造一个典型三层结构的神经网络实现了具有函数逼近功能的Bp网络设计. 展开更多
关键词 BP神经网络 MATLAB仿真 函数逼近
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径向基网络的研究进展和评述 被引量：27
14
作者 卢涛 陈德钊 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第4期60-62,81,共4页
径向基网络(RBFN)是当前人工神经网络技术研究的热点之一,并以其优良的性能广泛应用于各个领域。该文简要介绍了RBFN的结构特点,与经典的多层前传网(MLFN)进行对比,分析了RBFN学习算法从经验到理论,从繁杂到简捷的发展进程,及其存在的问... 径向基网络(RBFN)是当前人工神经网络技术研究的热点之一,并以其优良的性能广泛应用于各个领域。该文简要介绍了RBFN的结构特点,与经典的多层前传网(MLFN)进行对比,分析了RBFN学习算法从经验到理论,从繁杂到简捷的发展进程,及其存在的问题,归纳了RBFN的一些特殊类型,并对RBFN的研究和发展进行了展望。 展开更多
关键词 神经网络 径向基函数 函数逼近 最小二乘法
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基于改进BP神经网络的函数逼近性能对比研究 被引量：40
15
作者 丁硕 巫庆辉 《计算机与现代化》 2012年第11期10-13,17,共5页
为了正确反映实际应用中经常采用的6种典型BP神经网络的改进算法的非线性函数逼近能力,本文从数学角度详细阐述这6种典型BP神经网络的改进算法的学习过程,简要地介绍MATLAB工具箱中设计BP网络的训练函数,最后在MATLAB环境下设计具体的... 为了正确反映实际应用中经常采用的6种典型BP神经网络的改进算法的非线性函数逼近能力,本文从数学角度详细阐述这6种典型BP神经网络的改进算法的学习过程,简要地介绍MATLAB工具箱中设计BP网络的训练函数,最后在MATLAB环境下设计具体的网络来对指定的非线性函数进行逼近实验,并对这6种典型BP神经网络的改进算法的性能差异进行对比。仿真结果表明,对于中小规模网络而言,LM优化算法逼近性能最佳,其次是拟牛顿算法、共轭梯度法、弹性BP算法、自适应学习速率算法和动量BP算法。 展开更多
关键词 BP神经网络 改进算法 函数逼近 MATLAB
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神经网络的函数逼近理论 被引量：21
16
作者 李明国 郁文贤 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 1998年第4期70-76,共7页
分析了将函数逼近理论与方法引入神经网络研究的必要性；从经典函数逼近与统计分析两方面详细地讨论了多层前馈网（ＭＬＰ）逼近能力分析的基本方法及结论；分析了正则理论观点下的径向基函数网络（ＲＢＦ）的逼近能力；讨论了ＲＢＦ网... 分析了将函数逼近理论与方法引入神经网络研究的必要性；从经典函数逼近与统计分析两方面详细地讨论了多层前馈网（ＭＬＰ）逼近能力分析的基本方法及结论；分析了正则理论观点下的径向基函数网络（ＲＢＦ）的逼近能力；讨论了ＲＢＦ网与多层前馈网在最佳逼近特性上的差异。文末指出了神经网络函数逼近的发展方向。 展开更多
关键词 神经网络 函数逼近 正则理论 多层前馈网
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基于支持向量机的GPS似大地水准面拟合 被引量：31
17
作者 吴兆福 宫鹏 +1 位作者 高飞 王侬 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第4期303-306,共4页
GPS高精度平面控制成果在各类工程中已经得到了广泛应用,然而其高程信息目前正在作进一步的研究。介绍统计学习理论和支持向量机,提出利用支持向量机技术进行似大地水准面拟合。以实测GPS定位数据为试验资料,对支持向量机和神经网络以... GPS高精度平面控制成果在各类工程中已经得到了广泛应用,然而其高程信息目前正在作进一步的研究。介绍统计学习理论和支持向量机,提出利用支持向量机技术进行似大地水准面拟合。以实测GPS定位数据为试验资料,对支持向量机和神经网络以及多项式拟合的结果进行比较分析:支持向量机技术拟合数据的精度达到了神经网络和多项式拟合的精度,并且解决了神经网络技术不能实时处理数据、过学习、收敛速度慢、易陷于局部极值等问题。 展开更多
关键词 支持向量机 统计学习理论 数据 神经网络 拟合 实时处理 收敛速度 似大地水准面 GPS定位 高程
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利用人工神经网络实现函数逼近 被引量：17
18
作者 王强 余岳峰 张浩炯 《计算机仿真》 CSCD 2002年第5期44-47,共4页
神经网络可以被用来计算复杂的输入与输出结果集之间的关系 ,因此神经网络具有强大的函数逼近功能。该文利用Cybenko理论论述了用一种单隐层的前馈神经网络模型在一定条件下可以逼近任何定义在C( [0 ,1] n)上的函数的问题 ,并给出了一... 神经网络可以被用来计算复杂的输入与输出结果集之间的关系 ,因此神经网络具有强大的函数逼近功能。该文利用Cybenko理论论述了用一种单隐层的前馈神经网络模型在一定条件下可以逼近任何定义在C( [0 ,1] n)上的函数的问题 ,并给出了一个对一维非线性函数的仿真实例 ,取得了良好的效果。 展开更多
关键词 人工神经网络 函数逼近 计算模型 仿真工具
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应用模糊神经网络进行负荷预测的研究 被引量：11
19
作者 张昊 吴捷 郁滨 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1999年第1期60-67,共8页
应用模糊神经网络实现的预测系统通过对历史数据的自适应学习获得初始的模糊预测模型，借助等价结构的ＡＮＮ基于实时数据的梯度信息对系统参数进行ＢＰ训练，具有较强的适应性和自学习能力。以电力短期负荷预测（ＳＴＬＦ）为应用背景... 应用模糊神经网络实现的预测系统通过对历史数据的自适应学习获得初始的模糊预测模型，借助等价结构的ＡＮＮ基于实时数据的梯度信息对系统参数进行ＢＰ训练，具有较强的适应性和自学习能力。以电力短期负荷预测（ＳＴＬＦ）为应用背景，进行了系统化的实验研究，结果表明这一智能化的预测系统的性能是令人满意的． 展开更多
关键词 模糊神经网络 负荷预测 经济预测 电力系统
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基于模糊RBF神经网络的函数逼近 被引量：16
20
作者 刘昆 颜钢锋 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2001年第2期70-71,共2页
提出了一种模糊RBF网络，将模糊逻辑的知识表达以及推理能力和RBF网络的快速学习和泛化能力结合起来，网络结构参数可按实际问题调整，仿真表明网络具有较快的学习速度和较高的函数逼近精度。
关键词 径向基函数神经网络 模糊逻辑 函数逼近 RBF网络
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