<p>针对一类单输入单输出高阶非线性控制系统, 提出一种基于滑模思想和Elman 网络的操作条件反<br> 射(OCR) 学习控制方法. 该方法采用Elman 网络构造滑模面-行为对的评价函数, 通过滑模面的变化设计奖赏函数,<br> 根据奖赏信号更新评价函数, 实现行为选择概率的更新. 通过每轮次熵的定义, 定量分析了所学知识的变化量. 针对<br> 行走倒立摆系统的仿真实验结果表明, 采用该仿生的OCR学习控制方法, 可实现行走倒立摆的平衡控制.</p>
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