文献类型：期刊文章

作　　者：叶德谦[1] 杨樱[1] 金大兵[1]

机构地区：[1]燕山大学中德信息技术研究所,河北秦皇岛066004

出　　处：《计算机工程与应用》

基　　金：燕山大学博士基金资助项目(编号:2004013)

年　　份：2006

卷　　号：42

期　　号：12

起止页码：97-99

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：BP神经网络在目前的非线性系统中应用广泛,但是作为有导师的学习系统,BP神经网络必须要求提供相关的经验数据才能正常运行,这对一般系统来说是非常麻烦和不现实的。对此文章提出了一种基于神经网络集成的强化学习BP算法,通过强化学习体系来实现体统的自学习,通过网络集成来达到初始数据的预处理,提高系统的泛化能力,并在实际应用中取得较好的效果。

关 键 词：神经网络集成 BP神经网络 强化学习  RBP模型  

分 类 号：TP183]