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利用确定学习，提出了移动机器人的学习控制策略．在闭环控制过程中，该控制器可以学习到未知控制系统的动态，并将学到的动态作为经验知识以常值网络权值的形式储存．在下次重复相同的控制任务时，控制器可以调用以往所学到的动态知识用于控制并获得更好的控制性能．该策略避免了耗时的神经网络重新训练过程，使得移动机器人具有真正意义上的从经历中获取知识，存储知识，并将学到的知识再利用的智能控制能力．