引用本文:罗 飞,毛宗源,莫鸿强,卢子广.Q学习对制糖结晶遗传神经网络收敛性的改进(英文)[J].控制理论与应用,2001,18(6):887~890.[点击复制]
LUO Fei,MAO Zong-yuan,MO Hong-qiang,LU Zi-guang.Improving the Convergence of the Genetic Neural Network in the Crystallizing of Sugar Using Q-Learning[J].Control Theory and Technology,2001,18(6):887~890.[点击复制]
Q学习对制糖结晶遗传神经网络收敛性的改进(英文)
Improving the Convergence of the Genetic Neural Network in the Crystallizing of Sugar Using Q-Learning
摘要点击 1339  全文点击 1750  投稿时间：2000-02-23  修订日期：2001-02-14
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DOI编号  10.7641/j.issn.1000-8152.2001.6.016
  2001,18(6):887-890
中文关键词  Q学习  遗传神经网络  收敛性  甘蔗制糖
英文关键词  Q learning  genetic neural network  convergence  cane sugar
基金项目  
作者单位
罗 飞 华南理工大学 自动控制工程系, 广州 510641 
毛宗源 华南理工大学 自动控制工程系, 广州 510641 
莫鸿强 华南理工大学 自动控制工程系, 广州 510641 
卢子广 广西大学 电气工程学院, 南宁 530004 
中文摘要
      采用多层前馈遗传神经网络模型对甘蔗制糖结晶速度进行学习和预测, 并针对该模型存在的计算量大, 收敛慢的问题, 采用具有强化作用的Q学习确定遗传算法的变异概率, 以提高学习的收敛速度, 仿真结果表明了该方法的有效性.
英文摘要
      The crystallizing speed of cane sugar is learned and predicted by the model of feedforward neural network using genetic algorithms. To counter the problem in the model which needs a lot of calculations but has slow speed of convergence, we use Q learning with reinforcement to decide on the variation probability of genetic algorithms and to increase the convergence speed of learning. The results of the simulation show the effectiveness of the method.