基于神经网络及强化学习的智能控制系统_钟宇平

资 源 简 介

基于神经网络及强化学习的智能控制系统_钟宇平

详 情 说 明

钟宇平的研究聚焦于将神经网络与强化学习相结合的前沿智能控制方法。这种创新型系统架构能够通过持续的环境交互实现自主优化，特别适用于复杂动态场景下的控制问题。

神经网络作为系统的核心组件，主要负责从原始输入数据中提取高层次特征表示，并建立环境状态与最优控制策略之间的非线性映射关系。其强大的函数逼近能力使得系统可以处理传统控制方法难以应对的非结构化输入。

强化学习算法则赋予系统自我优化的能力。通过设计合理的奖励机制，系统能够在不依赖精确环境模型的情况下，通过试错学习逐步改进控制策略。Q学习、策略梯度等算法与深度神经网络的结合，显著提升了系统在高维状态空间中的表现。

这种智能控制系统展现出三个显著优势：首先，具备强大的环境适应能力，可以实时调整策略应对系统参数变化；其次，学习过程不依赖精确的数学模型，降低了系统实现门槛；最后，通过持续学习能够不断优化控制性能，特别适合长期运行的工业场景。

实际应用中，该系统架构已在机器人控制、智能制造和自动驾驶等领域取得显著成效。未来发展方向包括提高样本利用率、增强系统安全性和实现多智能体协同控制等挑战性课题。