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[期刊论文] 作者：晏雄伟,邓志东,孙增圻,
来源：自动化学报 年份：2002
针对连续空间的复杂学习任务,提出了一种竞争式Takagi-Sugeno模糊再励学习网络(CTSFRLN),该网络结构集成了Takagi-Sugeno模糊推理系统和基于动作的评价值函数的再励学习方法....
[期刊论文] 作者：晏雄伟,邓志东,孙增圻,
来源：清华大学学报(自然科学版) 年份：2002
综合考虑再励学习的两个重要子问题 :连续空间及语言评价问题 ,提出了一种新的学习方法 ,即面向语言评价的 Takagi-Sugeno(T-S)模糊再励学习。该学习智能体构建在 Q-学习方法...
[会议论文] 作者：晏雄伟;邓志东;孙增圻;,
来源：1998年中国智能自动化学术会议 年份：1998
提出的动态模糊神经网络（ＤＦＮＮ）是模糊推理系统的一种网络实现。模糊规则的后件是一个线性子系统，整个动态网络综合各规则的子系统而成为一个非线性动态系统。动态网络是一种递归网络......
[会议论文] 作者：晏雄伟;邓志东;孙增圻;,
来源：第三届全球智能控制与自动化大会 年份：2000
该文采用虚拟刚性臂假定和模态截断方法，运用Lagrange方程，并结合驱动电机的动态特性，推导了双连杆柔性机械手系统的动力学模型。该模型简洁完整，便于实际使用。在此基础上，为抑制......
[会议论文] 作者：晏雄伟,邓志东,孙增圻,
来源：2001年中国智能自动化会议 年份：2001
本文提出了一种新的再励学习方法,即模糊优胜学习结构(Fuzzy Advantage Learning,FAL),并将其成功地应用于倒立摆的控制问题.该结构接受连续值的状态输入,产生连续值的控制输...
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