| 一种基于强化学习的ART2神经网络——RL-ART2 |
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| 引用本文： | 樊建,费敏锐.一种基于强化学习的ART2神经网络——RL-ART2[J].模式识别与人工智能,2008,21(3). |
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| 作者姓名： | 樊建 费敏锐 |
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| 作者单位： | 1. 上海大学电站自动化技术重点实验室,上海,200072;南京陆军指挥学院作战实验中心,南京,210045
2. 上海大学电站自动化技术重点实验室,上海,200072 |
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| 摘 要： | 提出一种基于强化学习的ART2神经网络(RL-ART2),使其利用强化学习的特性通过与环境交互而无需训练样本即可进行在线学习,同时给出该神经网络的学习算法.当ART2神经网络运行时,通过内部竞争学习得到输出的分类模式,随后通过与环境交互得到神经网络分类模式的运行效果并对其进行评价.通过这种不断与环境的交互学习,当经过在线学习足够的时间和次数后,ART2神经网络即具有相当的识别率.移动机器人路径规划仿真实验表明,使用RL-ART2后与未使用前相比大大减少了机器人与障碍物的碰撞次数,实践证明该方法的合理性和有效性.
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| 关 键 词： | ART2神经网络 强化学习 分类模式 在线学习 避碰撞 |
A Reinforcement Learning Based ART2 Neural Network: RL-ART2 |
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| FAN Jian,FEI Mei-Rui.A Reinforcement Learning Based ART2 Neural Network: RL-ART2[J].Pattern Recognition and Artificial Intelligence,2008,21(3). |
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| Authors: | FAN Jian FEI Mei-Rui |
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