本发明公开了一种结合知识转移的强化学习方法，步骤如下：S1、设计BP神经网络自主任务间映射关系；S2、对源任务学习经验进行案例存储，并构建线性感知器来学习源域和目标域之间的动作映射关系；S3、运用基于案例推理机理；S4、进行相似度计算与案例检索,并运用所学到的案例库中的经验作为启发式来加速相关但不同任务的学习；及其应用于无人车自主技能的学习方法；本发明结合强化学习与迁移学习的优势，可实现机器人从简单领域或源域获得的经验通过迁移加速应用到复杂领域或目标域中；学习速度快，可避免维数灾难；显著的提高了无人车自主技能学习的速度和效率。
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来源：北方有色网
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