基于Q学习算法和BP神经网络的倒立摆控制研究
本文通过综合运用Q学习算法和BP神经网络，提出了一种基于深度学习的倒立摆控制方法。通过将Q学习算法和BP神经网络相结合，我们能够有效地训练出一个具备较高控制精度的倒立摆系统。在实验中，我们采用了一套倒立摆模拟器，并详细介绍了我们的实验设置和结果分析。实验结果表明，我们提出的方法能够显著提升倒立摆的控制性能，为倒立摆控制提供了一种新的解决思路。
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