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A formal framework and extensions for function approximation in learning classifier systems

机译：学习分类器系统中函数逼近的形式框架和扩展

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Jan Drugowitsch; Alwyn M. Barry;
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年度 2008
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1. A formal framework and extensions for function approximation in learning classifier systems [J] . Jan Drugowitsch, Alwyn M. Barry Machine Learning . 2008,第1期

机译：学习分类器系统中函数逼近的正式框架和扩展
2. Comparing Learning Classifier System and Reinforcement Learning with Function Approximation [J] . Atsushi Wada, Keiki Takadama, Katsunori Shimohara, 電気学会論文誌 C:電子·情報·システム部門誌 . 2004,第10期

机译：学习分类器系统和强化学习与功能近似的比较
3. Numerical stability improvements of state-value function approximations based on RLS learning for online HDP-DLQR control system design [J] . Ernesto F.M. Ferreira, Patricia H.M. Rego, Joao V.F. Neto Engineering Applications of Artificial Intelligence . 2017,第auga期

机译：基于RLS学习的在线HDP-DLQR控制系统设计状态值函数逼近的数值稳定性改进
4. Learning classifier system equivalent with reinforcement learning with function approximation [C] . Atsushi Wada, Keiki Takadama, Katsunori Shimohara Proceedings of the 2005 workshops on Genetic and evolutionary computation . 2005

机译：学习分类器系统等效于具有函数逼近的强化学习
5. New acceleration potential method for supersonic unsteady aerodynamics of lifting surfaces, further extension of the nonplanar supersonic doublet point method, and nonlinear, nongradient optimized rational function approximations for supersonic, transient response unsteady aerodynamics. [D] . Tewari, Ashish. 1992

机译：用于提升表面的超音速非稳态空气动力学的新的加速势方法，非平面超音速双重点方法的进一步扩展以及用于超音速，瞬态响应非稳态空气动力学的非线性，非梯度优化有理函数逼近。
6. Novel MRI-derived quantitative biomarker for cardiac function applied to classifying ischemic cardiomyopathy within a Bayesian rule learning framework [O] . Prahlad G. Menon, Lailonny Morris, Mara Staines, -1

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7. A formal framework and extensions for function approximation in learning classifier systems [O] . Drugowitsch J, Barry A M 2006

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