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,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.
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