基于模糊聚类与非线性最小二乘法的径向基网络设计

针对径向基网络构造的关键，径向基函数中心位置的合理选取，利用改进的模糊聚类法给出了径向基网络中心的选择算法，并在此基础上结合非线性最小二乘法，提出了一种新的网络递推学习算法，这种学习算法充分利用径向基网络的二次信息，迭代地确定径向基函数的中心位置和 网络的权系数。通过运用于泵站特性曲面的拟合，证明了该算法的行之有效的。     

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PSO-RBF NN的非线性系统辨识方法仿真研究

提出一种基于粒子群优化算法构造径向基函数神经网络进行非线性系统辨识的新方法。网络径向基层的单元数由对手受罚的竞争学习算法确定后，其他所有参数：中心位置、各向宽度、网络权值，均是在全局空间动态确定的。实例仿真证实了该方法的有效性。     

一种鲁棒的被动声目标识别方法

针对噪声环境下一些声目标识别技术性能严重下降的问题,提出了一种基于一阶补偿的径向基函数网络模型,并给出了该网络参数选择方法。实际应用表明,这种神经网络对噪声具有较强的鲁棒性,与传统的径向基函数网络相比,其识别性能等同于信噪比提高大约１０～１５ｄＢ。     

WRBF网络的设计及其在混沌时间序列中的应用

结合小波网络良好的时频特性和RBF网络良好的局部特性，设计小波径向基函数网络(WRBF)，该四层网络较三层小波网络和三层RBF网络有更优的特性。网络的第一隐层对输入样本进行小波映射，完成对输入信息的压缩，第二隐层实现径向基函数的非线性计算，克服了RBF网络在处理多维样本时神经元的中心点和宽度难以确定及网络结果往往较复杂的弱点。为实现对网络结构和参数的同时优化，提出用二进制一复数混合编码的自适应进化规划，利用双倍体基因拓展染色体的信息量，加快算法的收敛速度，实现全局优化。在算法研究的基础上，利用WRBF网络对混沌时间序列进行预测，验证了方法的有效性。     

非线性伺服机构的神经网络建模

本文研究了利用径向基神经网络辨识某伺服机构的问题，本文采用了具有自适应步长的Ｋ－均值聚类算法对网络中心进行调整，学习算法中的局部卡尔曼滤波器考虑了径向基网络的空间和参数局部特性，有效地提高了算法的收敛性与学习速度；仿真结果表明了ＲＢＰ网络对伺服机构建模的有效性。     

基于RBFLN网络的改进RBF神经网络学习算法

提出了一种基于径向基链网络（RBFLN）的改进径向基函数（RBF）网络学习算法．网络结构采用RB—FLN模型,添加输入层对输出层的线性映射,在训练过程中基于最大误差学习样本对资源分配网络（RAN）新性条件进行改动,在不满足新性条件时,采用相似度参数对隐层中心和宽度进行调整;而满足新性条件时,对新增隐层节点也通过类均值的方法做出相应的改进．最后通过对无机建筑材料成分分析的仿真表明该算法可有效地简化网络结构,实现样本正确分类,并获得较好的校验能力．     

电液伺服加载系统的神经网络逆控制

针对液压加载系统及试件的特殊要求，采用基于径向基函数网络（RBFN）的逆控制器给出了该NARMA模型及逆模型存在的条件。该方法使用实际系统的输入输出信号以及径向基函数网络实现系统建模，并利用系统神经网络模型离线训练系统的逆动态作为控制器，以克服由于实际系统所受的扰动而可能引起的控制器（逆模型）不收敛，实际控制表明该系统对期望加载轨线具有良好的跟踪能力，同时对系统干扰和不确定性具有较强的鲁棒性。     

基于平均报酬强化学习的电梯群组调度研究

针对电梯群控系统,建立基于平均报酬强化学习的优化调度模型。采用R-learning的平均报酬强化学习求解算法,在分析电梯群组调度问题特点的基础上,利用径向基函数神经网络解决行为值函数的存储与泛化问题,并结合电梯群组虚拟仿真环境进行验证。通过与两种典型的电梯群组调度算法进行比较,展示了平均报酬强化学习算法在处理具有吸收目标状态的大规模随机序贯决策问题的有效性及可行性。     

Kohonen自组织网络在混沌时间序列预测中的应用

研究Ｋｏｈｏｎｅｎ自组织神经网络在构造径向基函数预测模型时的应用，并通过例子研究了混沌时间序列的短期预测和长期预测问题.     

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.     

基于粗糙集与神经网络的电力负荷新型预测模型

针对电力系统多因素负荷预测问题的复杂性,融合粗糙集方法与神经网络方法各自的优势,提出一种新型的负荷预测模型——粗糙集径向基函数神经网络模型(RSRBFN).运用粗糙集方法和信息熵概念,在不改变样本分类质量的条件下约简负荷影响因素,简化了网络输入变量.通过消去冗余信息,提炼学习样本,获得典型样本.用典型样本约简隐含层神经元和训练网络,并将网络连接权值学习的非线性极值问题转化为线性规划问题,使网络结构得到优化,提高径向基神经网络的计算效率和预测精度,增强实用性.数值实验结果说明RSRBFN模型是可行、有效、实用的.     

Reinforcement learning for mobile robot:fromreaction to deliberation

1 .INTRODUCTIONAutonomous mobilerobotics has beena veryi mportant re-searcharea in artificial intelligence and control theory fordecades. Researchers have developed series of methodolo-giesto build mobile robots withself-learning and adaptivecontrol capabilities,rangingfromdeliberative model-basedto purelyreactive paradigms.But nostrongsuccesses havebeen achieved yet . For there are three main difficulties:(1) We cannot programeverything for the robot ,espe-cially in an unknown environmen…     

基于多智能体强化学习的动态频谱分配方法综述

认知无线电和动态频谱分配技术是解决频谱资源短缺问题的有效手段。随着近年来深度学习和强化学习等机器学习技术迅速发展, 以多智能体强化学习为代表的群体智能技术不断取得突破, 使得分布式智能动态频谱分配成为可能。本文详细梳理了强化学习和多智能体强化学习领域关键研究成果, 以及基于多智能体强化学习的动态频谱分配过程建模方法与算法研究。并将现有算法归结为独立Q-学习、合作Q-学习、联合Q-学习和多智能体行动器-评判器算法4种, 分析了这些方法的优点与不足, 总结并给出了基于多智能体强化学习的动态频谱分配方法的关键问题与解决思路。     

基于全息地图的机器人与操作手同步路径规划

针对机器人行走路径规划与机械手操作路径规划之间缺乏同步性,提出了一种机器人与机械手同步路径规划方法,使机器人在路径规划时不仅可以实现行走路径规划,还实现了对操作路径的规划。首先,借鉴人对空间规划的思想,设计了实现机器人与机械手同步规划的总体思路,并且给出了其涉及的两个新概念,分别为物品点和二维物品操作点;其次,设定了同步规划模型,利用转换矩阵将其同化为机器人路径点模型;最后,将机器人路径点模型分裂为二维行走路径规划模型和三维路径规划模型,并据此同步的规划行走路径和操作路径。在家庭环境下,家庭服务机器人基于全息地图利用该方法实现了机器人行走与机械手操作之间的同步性,同时也可以生成合理的行走路径和操作路径。     

多连杆柔性关节机械臂的神经滑模控制

钟对多连杆柔性关节机械臂,设计了基于高斯径向基函数神经网络（GRBFNN）的滑模控制器,该控制器利用神经网络的逼近能力,将各关节的切换函数作为网络的输入,控制器完全由连续的RBF神经网络实现。利用该控制器与线性二次型跟踪器以及传统滑模控制器对三连杆柔性关节机械臂进行轨迹跟踪控制仿真。仿真结果表明：线性二次型跟踪器具有一定传输时延,滑模控制器跟踪轨迹有明显抖振,而神经滑模控制器取消了切换项,消减了抖振,具有良好的跟踪效果和稳定性。     

多机器人对抗系统仿真中的对手建模

用贝叶斯网络来解决多机器人对抗系统的对手建模问题，建立了用于一类多机器人对抗系统对手规划识别的混合贝叶斯网络。将足球机器人赛场进行分区，使用贝叶斯网络来分析和判断对手的意图为将球踢向哪个分区，实现足球机器人系统的对抗目标。建立了基于对手建模的策略仿真系统，实验结果表明了该策略仿真系统的有效性。     

虚拟环境下农业移动机器人行为及其仿真建模

由于农业移动机器人的作业环境与对象的复杂性和不确定性,使机器人在作业时不能有效地获取导航知识以便对其行为进行决策。利用人工智能和虚拟现实技术,研究了移动机器人的复杂行为,构建虚拟环境和基于规则和案例的知识库,对机器人复杂行为分类,把复杂行为分解为简单、特定和已知的行为。对于不确定的和没有前驱知识的行为,利用相似案例和不确定推理为行为进行导航。然后,建立了多Agent行为决策系统,定义了该结构的六元函数,建立了消息和事件驱动机制,实现了虚拟环境下移动式机器人对水果的采摘行为及其仿真建模。     

Dynamic Decision Model in Evolutionary Games Based on Reinforcement Learning

In evolutionary games, it becomes more difficult to choose optimal strategies for players because of incomplete information and bounded rationality. For bounded rational players, how to maximize the expected sum of payoffs by learning and changing strategies is an important question in evolutionary game theory. Reinforcement learning does not need a model of its environment and can be used online, it is well-suited for problems with incomplete and uncertain information. Evolutionary game theory is the subject about the decision problems of multiagent with incomplete information. In this article, reinforcement learning is introduced in evolutionary games, multiagent reinforcement learning model is constructed, and the learning algorithm is presented based on Q-learning. The results of simulation experiments show that the multiagent reinforcement learning model can be applied successfully in evolutionary games for finding the optimal strategies.     

Knowledge transfer in multi-agent reinforcement learning with incremental number of agents

In this paper, the reinforcement learning method for cooperative multi-agent systems (MAS) with incremental num-ber of agents is studied. The existing multi-age...