基于智能Agent的复合学习方法

从实例学习和事例推理的关系出发,分析了专家经验累积的过程,指出传统知识获取瓶颈的根源.在此基础上,借助agent理论,提出了一种从专家分析实例学习和事例推理的有机结合模型,给出了专家知识获取的基本框架.构成此框架的各归纳学习agent在专家的协助下,可通过加强学习机制相互促进.

基于预设性能的导弹拦截鲁棒智能制导律

针对具有模型不确定性的导弹拦截问题,研究了结合预设性能控制的复合学习方法。首先,建立了导弹拦截的制导控制一体化模型。为了保证对双方脱靶量的约束,基于预设性能函数来保证跟踪性能。考虑系统中的模型不确定性,为了提高系统在不确定性下的精度,构造了一种复合学习律来在线估计系统的未知非线性函数。最后,通过Lyapunov分析,证明了系统的稳定性。经过仿真验证,所提出的算法可保证成功拦截目标,并能保证跟踪误差在规定的性能曲线之内,证明了该算法的有效性。