基于径向基函数网络人脸识别的研究

用人脸信息来识别和辨认一个人类个体,是计算机视觉和模式识别领域中的一个研究热点。本文提出了一种基于径向基函数网络(RBFN)识别人脸的方法,使用主分量分析(PCA)技术降低样本维数,并用生成图像(SI)技术改变人脸的姿态,以增加学习样本数。用标准人脸库ORL进行实验,表明人脸识别效果有大幅度的提高。     

径向基函数网络泛化能力研究及其应用

通过分析径向基函数网络(RBF网络)结构及影响其泛化能力的因素,提出一种通过网络泛化误差自动调节隐层节点数以得到最佳节点数的方法。将采用这种算法的RBF网络用于对船舶焊接变形过程进行建模并预测其输出。仿真表明这种算法可以显著提高传统RBF网络的泛化能力。     

自适应T-S型模糊径向基函数网络

针对T-S型模糊推理系统的模型参数辨识问题,充分利用模糊推理系统的可理解性与神经网络的学习能力,提出一种自适应T-S型模糊径向基函数网络。为设计满足精度要求的最小结构神经网络,在对网络学习动态进行分析的基础上,给出了网络拓扑结构的动态构造学习算法。在不需要任何先验知识的情况下,能够根据任务复杂度和学习进度进行网络隐层节点的自适应增加、合并和删除操作。将该网络应用于非线性函数逼近问题,取得较好的效果。     

基于小波与径向基函数的大气污染预测研究

提出了一种实用于大气污染物的小波分析和RBF(RadialBasisFunction)神经网络相结合的预测方法,对污染物TSP(TotalSuspendedParticles)进行预测,得到与观测值相符的结果。应用小波分析进行检测,消除了预测数据中奇异点所包含的奇异信号。在此基础上应用RBF神经网络进行预测,研究结果表明,小波分析的利用提高了预测精度,验证了该方法简便、快捷,具有较强的实用性,为环境管理部门宏观调控提供了理论基础。     

基于多智能体强化学习的多机器人协作策略研究

研究了一种基于智能体动作预测的多智能体强化学习算法. 在多智能体系统中,学习智能体选择动作不可避免地要受到其他智能体执行动作的影响,因此强化学习系统需要考虑多智能体的联合状态和联合动作.基于此,提出使用概率神经网络来预测其他智能体动作的方法,从而构成多智能体联合动作,实现了多智能体强化学习算法. 此外,研究了该方法在足球机器人协作策略学习中的应用,使多机器人系统能够通过与环境的交互学习来掌握行为策略,从而实现多机器人的分工和协作.     

基于遗传算法和径向基函数神经网络的转炉炼钢模型

针对转炉传统模型的弱点 ,本文在转炉建模过程中引入了遗传算法和径向基函数神经网络 ,由遗传算法辨识转炉过程的脱碳与升温模型 ,并利用径向基函数神经网络及时补偿辨识模型的误差。实际结果表明这一方法效果明显。     

电液伺服系统的模糊径向基函数网络监督控制

针对电液伺服系统存在未知干扰力及参数时变等问题,提出一种新型的模糊径向基函数(简称RBF)神经网络的在线控制方法。该方法基于RBF网络与模糊推理系统的等价性,将模糊推理的思想引入RBF神经网络,从而为RBF隐层数目和中心位置初始化找到一种有效的途径,并采用Kohonen竞争学习机制在线调节网络参数,构成模糊自组织RBF监督控制策略。对典型电液位置伺服系统的仿真结果表明,该方法实时性强,具有良好的鲁棒性和跟踪性能。     

径向基函数神经网络的遥感图象分类

针对遥感图象分类的特点,提出了一种径向基函数神经网络的遥感图象分类器。实验结果表明,这种径向基函数神经网络分类器经过训练后,可应用于遥感图象的分类。通过与BP经网络分类器相比较,径向基函数神经网络分类器在学习速度和分类精度等方面具有一定的优势。     

基于径向基函数神经网络的燃料电池温度非线性建模与预测

针对现有的熔融碳酸盐燃料电池（MCFC）模型过于复杂的弊端，本文应用RBF神经网络辨识方法建立了MCFC的温度非线性模型。简要分析了MCFC电堆的温度特性，讨论了应用RBF神经网络进行多输入／多输出非线性系统建模的主要问题，并详细给出了其辨识结构，算法和模型训练方案，应用仿真对建模的有效性和建模精度进行了检验，并与BP神经网络辨识的效果进行了对比，仿真结果证明RBF神经网络远比BP神经网络收敛得快，应用RBF神经网络辨识方法对MCFC电堆建模是可行的，它避免了用复杂的微分方程组来描述MCFC，通过神经网络可快速地得到其输入同特性，它为MCFC温度的在线预测和在线控制奠定了基础。     

基于径向基网络的敏捷供应链伙伴选择实证研究

将敏捷供应链伙伴选择划分为四个阶段。构造基于径向基神经网络的敏捷供应链伙伴选择模型，运用该模型从初步筛选的海量数据中，分析潜在伙伴的类型，为下一步的精选打下基础。最后通过了实证分析的检验。     

自主移动机器人中基于强化学习的噪声消解策略

基于行为的自主移动机器人在获取外界信息时不可避免地会引入噪声，给其系统性能造成一定的影响。提出了一种基于过程奖赏和优先扫除(PS-process)的强化学习算法作为噪声消解策略。针对典型的觅食任务，以计算机仿真为手段。并与其它四种算法——基于结果奖赏和优先扫除(PS-result)、基于过程奖赏和Q学习(Q-process)、基于结果奖赏和Q学习(Q-result)和基于手工编程策略(Hand)进行比较。研究结果表明比起其它四种算法，本文所提出的基于过程奖赏和优先扫除的强化学习算法能有效降低噪声的影响，提高了系统整体性能。     

基于强化学习的连续型机械臂自适应跟踪控制

针对空间主动碎片清除操作中连续型三臂节机器人系统跟踪问题,提出一种基于强化学习的自适应滑模控制算法。基于数据驱动的建模方法,采用BP神经网络对三臂节连续型机械臂进行建模,并作为预测模型指导强化学习实时调节所提出滑模控制器的控制参数,从而实现连续型机器人运动的实时跟踪控制。仿真结果表明：提出的数据驱动的预测模型对随机轨迹预测的相对误差保持在±1%以内,能够高精度地反映系统动态特性。对比固定参数的滑模控制器,提出的自适应控制器在保证系统达到控制目标的同时具有更低的超调量和更短的调节时间,表现出更好的控制效果。     

基于多个并行CMAC神经网络的强化学习方法

为解决标准Q学习算法收敛速度慢的问题,提出一种基于多个并行小脑模型(Cerebellar Model Articulation Controller:CMAC)神经网络的强化学习方法。该方法通过对输入状态变量进行分割,在不改变状态分辨率的前提下,降低每个状态变量的量化级数,有效减少CMAC的存储空间,将之与Q学习方法相结合,其输出用于逼近状态变量的Q值,从而提高了Q学习方法的学习速度和控制精度,并实现了连续状态的泛化。将该方法用于直线倒立摆的平衡控制中,仿真结果表明了其正确性和有效性。     

基于协作式深度强化学习的火灾应急疏散仿真研究

火灾是威胁公共安全的主要灾害之一,火灾产生的高温和有毒有害烟气严重影响了疏散路径的选择。将深度强化学习引入到应急疏散仿真研究,针对多智能体环境提出了协作式双深度Q网络算法。建立随时间动态变化的火灾场景模型,为人员疏散提供实时的危险区域分布信息;对各自独立的智能体神经网络进行整合,建立多智能体统一的深度神经网络,实现所有智能体之间的神经网络和经验共享,提高整体协作疏散效率。结果表明：所提方法具有良好的稳定性和适应性,训练和学习效率得到提升,具有良好的应用价值。     

基于角色变换和强化学习的多机器人协同仿真

征对多移动机器人协同问题,将角色变换与强化学习相结合,采用集中式控制结构,并提出了距离最近原则,将距离障碍物最近的机器人作为主机器人并指挥其它从机器人运动,同时采用了基于行为的多机器人协同方式,在提出的基于强化学习的行为权重基础上,通过与环境交互使机器人行为权重趋向最佳,并利用基于最大行为值的协调策略来规划机器人避碰行为.通过在动态环境下多机器人协同搬运仿真实验,表明在使用了角色变换和强化学习后,有效减少了多机器人与障碍物发生碰撞的次数,成功的实现了协同搬运,具有良好的学习效果.     

基于强化学习的指挥控制Agent适应性仿真研究

应用人工智能中的学习技术来赋予战争模拟系统中的智能Agent适应能力，是基于CAS理论的战争复杂性研究的基础内容之一。面对战争系统中复杂动态的环境，传统的监督学习方法不能很好满足智能Agent实时学习的要求。而强化学习却可以很好的适应这种动态未知的环境。文章引入强化学习技术对战争系统中指挥控制Agent的适应性进行建模仿真研究。实验结果表明强化学习技术能很好的满足指挥控制Agent无师在线实时学习的要求，从而为战争模拟系统中的智能Agent的适应性机制提供良好的建模手段。     

基于性能预测的遗传强化学习动态调度方法

针对作业车间动态调度问题,在模式驱动调度的框架下,提出遗传强化学习动态调度方法。首先,采用优先规则编码的染色体表达问题的解,将染色体分割成基因模式作为分阶段调度算法的状态模式;其次,设计性能预测变量,构建启发式立即回报函数,引导和加快遗传强化学习算法的搜索进程;再次,设置遗传算子、强化学习及其相关参数以实现搜索过程＂开采＂与＂探索＂之间的平衡;最后,仿真实验结果验证了遗传强化学习调度方法的有效性。

Abstract：

In the framework of pattern driven scheduling,a genetic reinforcement learning （GRL） approach to schedule the job in the dynamical job-shop was proposed.First,the chromosome was coded by preference rules-based representation for the problem.The chromosome was divided into gene schema as state patterns for the multi-phase scheduling system.Secondly,a performance predictive variable to construct instant reward function was designed which was used to guide the learning system to progress rapidly.Thirdly,genetic operators,RL and controlling parameters carried out the search strategy for the balance of ＂exploration＂ and ＂exploitation＂.Finally,the simulation results verify the efficiency of GRL scheduling approach.     

基于增强学习的关节型机器人动态操作任务运动规划

提出增强学习(RL)解决机器人动态操作任务运动规划的方法。对动态操作任务,分析了如何确定输入输出变量以及强化函数的设计问题;给出用于连续输入输出问题的自适应启发评价(AHC)算法。增强学习解决动态操作任务的运动规划问题,只需要机器人正解进行反复尝试即可学会动作,从而避免了常规运动规划方法中涉及的复杂逆解运算;最后以平面3连杆机器人接取自由飞行的球为例进行仿真研究,结果表明了方法的有效性和可行性。     

复数RBF神经网络自适应均衡算法研究

在研究基于实数径向基函数 (RBF)神经网络均衡器结构的基础上 ,提出了几种新的适用于QAM信号的复数RBF神经网络自适应均衡器结构 ,并给出了相应的自适应算法。新的均衡器是充分利用了所得到的信号信息及RBF的特性而分别构成的。理论分析和计算机仿真结果都表明 ,基于新的均衡器的算法比基于实数RBF神经网络的均衡算法具有更好的收敛性能     

基于深度强化学习的云作业调度及仿真研究

针对复杂瞬变的多用户多队列多数据中心云计算环境中作业调度困难的问题,提出一种基于深度强化学习的作业调度方法.建立了云作业调度系统模型及其数学模型,并建立了由传输时间、等待时间和执行时间三部分构成的优化目标.基于深度强化学习设计了作业调度算法,给出了算法的状态空间、动作空间和奖赏函数.设计与开发了云作业仿真调度器,完成作...