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申请/专利权人：燕山大学
摘要：本发明公开了一种基于策略梯度算法的隶属函数逼近的方法，属于人工智能和最优控制技术领域，包括以下步骤：步骤S1：将传统的高斯隶属函数表示为多项式形式，并设定多项式的初始系数值使多项式初步逼近目标隶属函数的形状；步骤S2：根据模糊控制系统的性能指标，构建用于评估不同隶属函数对系统性能的影响的状态‑动作价值函数；步骤S3：通过梯度下降算法优化多项式系数性能；步骤S4：迭代优化过程直至均方误差收敛，得到最优的多项式隶属函数替代高斯隶属函数。本发明不仅能够保留高斯隶属函数的优良特性，还能显著降低计算复杂度，能够更有效地提高系统性能和稳定性。
主权项：1.一种基于策略梯度算法的隶属函数逼近的方法，其特征在于包括以下步骤：步骤S1：将传统的高斯隶属函数表示为多项式形式，通过选择合适的多项式形式以替代隶属函数，并根据模糊控制系统需求和初步分析设定多项式的初始系数值使多项式初步逼近目标隶属函数的形状；步骤S2：根据模糊控制系统的性能指标，构建用于评估不同隶属函数对系统性能的影响的状态-动作价值函数，并构建基于均方误差的奖励函数，其真实值与预测值之间的均方差作为优化目标指导多项式系数调整；步骤S3：应用策略梯度方法，通过梯度下降算法优化多项式系数性能，通过计算均方误差的梯度，不断调整多项式参数以最小化均方误差，逐步逼近最佳隶属函数；步骤S4：迭代优化过程直至均方误差收敛，得到最优的多项式隶属函数替代高斯隶属函数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 燕山大学 一种基于策略梯度算法的隶属函数逼近的方法
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