基于神经网络集成的强化学习算法系统设计

摘要：

BP神经网络在目前的非线性系统中应用广泛,但是作为有导师的学习系统,BP神经网络必须要求提供相关的经验数据才能正常运行,这对一般系统来说是非常麻烦和不现实的.对此文章提出了一种基于神经网络集成的强化学习BP算法,通过强化学习体系来实现体统的自学习,通过网络集成来达到初始数据的预处理,提高系统的泛化能力,并在实际应用中取得较好的效果.

关键词：神经网络集成、BP神经网络、强化学习、RBP模型

所属期刊栏目：42

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：燕山大学校科研和教改项目2004013

在线出版日期：2006-05-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：97-99