本發明公開了一種基于在線稀疏化核學習的欠驅動VTOL系統最優控制方法,包括:基于在線稀疏化核學習ALD算法對VTOL數據進行稀疏化,以降低計算負擔;基于稀疏化KHDP算法設計VTOL非線性系統最優控制,采用三層BP神經網絡模塊設計模型模塊和動作模塊。最后對KHDP算法進行計算機仿真研究,證明該算法對VTOL飛行航向系統可以進行有效的控制,并使性能指標函數達到最優。把強化學習與稀疏化核學習相結合,提出VTOL系統的KHDP算法,是當前人工智能領域重要的研究內容。VTOL通過傳感器獲得實時在線數據,利用觀測或分析系統行為而進行強化學習,從輸入?輸出數據構造遞推算法對系統未知參數進行辨識,尋找系統最優化策略,設計自適應動態優化算法,從而實現欠驅動VTOL系統的最優解。
聲明:
“基于在線稀疏化核學習的欠驅動VTOL系統最優控制方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)