| 作 者： | 吴澄 |
| 出版社： | 苏州大学出版社 |
| 丛编项： | |
| 版权说明： | 本书为公共版权或经版权方授权，请支持正版图书 |
| 标 签： | 暂缺 |
| ISBN | 出版时间 | 包装 | 开本 | 页数 | 字数 |
|---|---|---|---|---|---|
| 未知 | 暂无 | 暂无 | 未知 | 0 | 暂无 |
第一章 引言
第一节 强化学习概述
第二节 本书研究的背景和意义
第三节 强化学习的应用领域
第二章 自适应函数近似技术
第一节 传统函数近似技术的实验评估
第二节 访问频率与特征分布
第三节 基于Kanerva自适应机制的函数逼近技术
第四节 本章小结
第三章 基于模糊逻辑的函数近似技术
第一节 Kanerva编码应用于困难实例的实验评估
第二节 Kanerva编码中的原型冲突
第三节 自适应模糊Kanerva编码
第四节 原型调整
第五节 本章小结
第四章 基于粗糙集理论的函数近似技术
第一节 不同数量原型影响的实验评估
第二节 粗糙集和Kanerva编码
第三节 基于粗糙集的Kanerva编码
第四节 不同初始原型数量的影响
第五节 本章小结
第五章 强化学习函数近似技术的应用：认知无线电网络
第一节 概述
第二节 基于强化学习的认知无线电
第三节 实验模拟
第四节 基于强化学习的认知无线电函数近似技术
第五节 本章小结
参考文献
