1) mechanism of learning control
学习控制机理
1.
The control learning algorithm is presented and the mechanism of learning control is discussed.
提出一种适用于控制的自适应神经元模型以及使用单个自适应神经元的智能控制方法,描述了神经元的学习策略和收敛性,给出了神经元系统控制学习算法及其学习控制机理证明。
2) mechanism of learning agent
学习代理机制
1.
Organization learning has been the mainly resource from which the SMEs gain their competitive advantages and the mechanism of learning agent is a critical way that the SMEs learn from the knowledge sources outside the enterprises in the learning process.
本文的目的在于倡导和支持中小企业中学习代理人的学习代理行为,通过学习代理机制为中小企业的发展和成长构建一个知识平台。
4) learning control
学习控制
1.
CMAC network based learning control of high-precision servo systems;
高精度伺服系统的CMAC学习控制研究
2.
Electro-hydraulics servo loading system based on learning control;
基于学习控制的电液伺服加载系统
3.
On the robustness of open-closed-loop PI-type iterative learning controller for nonlinear systems;
非线性系统开闭环PI型迭代学习控制的鲁棒性
5) learning mechanism
学习机制
1.
Research on Knowledge Activities and Organization Learning Mechanism of Enterprises Dynamic Capabilities Evolution
企业动态能力形成的知识活动及其组织学习机制研究
2.
This paper probes into the necessity of learning mechanism and its relationship with a ceramic enterprise's innovation.
本文综述了学习机制和陶瓷企业的创新关系以及重要意义,认为陶瓷企业必须与时俱进,不断创新才能在市场经济中立于不败之地。
3.
The application study of expert system in optimizing the prediction of gas load is carried out,a model of expert system for prediction of gas load is put forward,and the knowledge representation,inference mechanism and learning mechanism in the model are discussed.
进行了专家系统在燃气负荷预测优化中的应用研究,提出了一个燃气负荷预测专家系统的模型,论述了模型中的知识表示、推理机制和学习机制。
6) study mechanism
学习机制
1.
After analysising the main character of organization innovation, it proposes the corresponding concept model and take the incentive consistent and study mechanism as the core.
因此,构造相应的组织创新概念模型,其本质的核心在于激励兼容机制和学习机制的实现。
2.
The study mechanism is the sustainable developing root of the production-study-research combination.
学习机制是产学研结合持续发展的根本。
补充资料：学习控制系统
靠自身的学习功能来认识控制对象和外界环境的特性，并相应地改变自身特性以改善控制性能的系统。这种系统具有一定的识别、判断、记忆和自行调整的能力。实现学习功能可有多种方式。根据是否需要从外界获得训练信息，学习控制系统的学习方式分为受监视学习和自主学习两类。
受监视学习 这种学习方式除一般的输入信号外，还需要从外界的监视者或监视装置获得训练信息。所谓训练信息是用来对系统提出要求或者对系统性能作出评价的信息。如果发现不符合监视者或监视装置提出的要求，或受到不好的评价，系统就能自行修正参数、结构或控制作用。不断重复这种过程直至达到监视者的要求为止。当对系统提出新的要求时，系统就会重新学习。
自主学习 简称自学习。这是一种不需要外界监视者的学习方式。只要规定某种判据（准则），系统本身就能通过统计估计、自我检测、自我评价和自我校正等方式不断自行调整，直至达到准则要求为止。这种学习方式实质上是一个不断进行随机尝试和不断总结经验的过程。因为没有足够的先验信息，这种学习过程往往需要较长的时间。
在实际应用中，为了达到更好的效果常将两种学习方式结合起来。学习控制系统按照所采用的数学方法而有不同的形式，其中最主要的有采用模式分类器的训练系统和增量学习系统。在学习控制系统的理论研究中,贝叶斯估计、随机逼近方法和随机自动机理论，都是常用的理论工具。
参考书目
Ya.A.Tsypkin, Foundations of the Theory of Learning Systems, Academic Press, New York, 1973.
K.S.Fu, ed., Learning Systems, ASME Publ., New York,1973.
受监视学习 这种学习方式除一般的输入信号外，还需要从外界的监视者或监视装置获得训练信息。所谓训练信息是用来对系统提出要求或者对系统性能作出评价的信息。如果发现不符合监视者或监视装置提出的要求，或受到不好的评价，系统就能自行修正参数、结构或控制作用。不断重复这种过程直至达到监视者的要求为止。当对系统提出新的要求时，系统就会重新学习。
自主学习 简称自学习。这是一种不需要外界监视者的学习方式。只要规定某种判据（准则），系统本身就能通过统计估计、自我检测、自我评价和自我校正等方式不断自行调整，直至达到准则要求为止。这种学习方式实质上是一个不断进行随机尝试和不断总结经验的过程。因为没有足够的先验信息，这种学习过程往往需要较长的时间。
在实际应用中，为了达到更好的效果常将两种学习方式结合起来。学习控制系统按照所采用的数学方法而有不同的形式，其中最主要的有采用模式分类器的训练系统和增量学习系统。在学习控制系统的理论研究中,贝叶斯估计、随机逼近方法和随机自动机理论，都是常用的理论工具。
参考书目
Ya.A.Tsypkin, Foundations of the Theory of Learning Systems, Academic Press, New York, 1973.
K.S.Fu, ed., Learning Systems, ASME Publ., New York,1973.
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
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