作者：程玉虎; 易建强; 王雪松; 赵冬斌连续状态空间连续动作空间加权q学习神经气算法径向基网络
摘要：针对连续状态与动作空间下的控制问题,提出了一类连续状态与动作空间下的加权Q学习算法,应用改进的增长神经气算法动态构建径向基网络的隐含层,实现状态空间的自适应构建.在基于径向基网络实现的标准Q学习基础上,利用加权Q学习算法用以解决具有连续动作输出的控制问题.仿真实例验证了所提算法的有效性.
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《电机与控制学报》（CN：23-1408/TM）是一本有较高学术价值的大型月刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《电机与控制学报》刊登范围：电机与电器、电力电子与电力传动、电力系统及其自动化、电工理论与新技术、高电压与绝缘技术、测试计量技术与仪器、控制理论与控制工程、检测技术与自动化装置、导航制导与控制、机器人控制等方面具有原创性、创新性、先进性的科研成果和学术论文。
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