发明专利已授权

一种采用资格迹的神经网络学习控制方法

📄 申请号：CN201510304299.4 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2015-06-04

公开号

CN104932267B

公开日

2017-10-03

申请人

曲阜师范大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G05B13_04

IPC 分类号

G05B13_04

技术画像

所属领域

控制方法人工智能算法神经网络强化学习控制方法

应用场景

智能控制, 机器人控制, 工业自动化, 自动驾驶, 自适应控制

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摘要

本发明公开了一种采用资格迹的神经网络学习控制方法，该采用资格迹的神经网络学习控制算法，将BP神经网络应用于强化学习，BP神经网络的模型拓扑结构包括输入层、隐层和输出层，运用资格迹，本方法把局部梯度从输出层传递到隐层，实现隐层权值的更新，能大大提高学习效率；在此基础上采用基于资格迹的残差梯度法，不仅对神经网络输出层进行权值更新，而且对隐层进行了优化权值更新，保证了BP神经网络在强化学习过程中良好的收敛性能。BP神经网络作为强化学习值函数拟合器，其输入层接收状态信息，依据BP神经网络输出层的输出值V和环境反馈的报酬值r，利用TD算法训练BP神经网络，Agent依据输出值V选取行为a，从而实现自适应控制。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20231208

?? 专利权的转移：

20171003

✅ 授权

20151021

?? 实质审查的生效：

20150923

📄 公开

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