基于操作条件反射自动机的仿生自主学习方法  

Bionic Autonomous Learning Method Based on Operant Conditioning Automata

作　　者：阮晓钢[1] 郜园园[1] 宋洪军[1] 

机构地区：[1]北京工业大学电子信息与控制工程学院,北京100124

出　　处：《北京工业大学学报》2011年第11期1631-1637,共7页Journal of Beijing University of Technology

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60774077);国家'863计划'资助项目(2007AA04Z226);北京市教委科研计划;北京市自然科学基金重点项目(KZ200810005002)

摘　　要：提出了基于操作条件反射的仿生自主学习方法,设计了操作条件反射自动机(OCM)的认知模型.与原来的学习自动机相比,该模型增加了状态取向单元,利用'反应-强化'的学习机理,来模拟自然界生物的'随机应变性'.设计了OCM的递归学习算法,用于模拟生物的操作条件反射机制,使其具有仿生的自组织功能,包括自学习和自适应功能.通过模拟Skinner鸽子实验和倒立摆平衡控制实验,验证了该模型具有一定的仿生自主学习能力,可用于描述、模拟和设计各种自组织系统.This paper presents a bionic autonomous learning method based on operant conditioning automata, and designs a cognitive model of Skinner operant conditioning automata. The model adds a unit of behavior propensity to generate learning mechanism of ＇ reaction-strengthening＇ , and simulates nature biotic randomly compliance. A recursive learning algorithm is proposed, which is to simulate biotic operant conditioning mechanism and let it have bionic self-organization function including self-learning function and self-adaptive function. Finally, the model is proved to have the bionic self-learning ability and can be used to descript, simulate, and design various self-organizing systems.

关 键 词：操作条件反射自动机 仿生 自主学习 自组织 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]