基于操作条件反射自动机的仿生自主学习方法
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“反应一强化”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．
操作条件反射自动机、仿生、自主学习、自组织
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TP18(自动化基础理论)
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项目;北京市自然科学基金重点项目KZ200810005002
2012-04-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
1631-1637
