bayesian-control

本文提出了一种贝叶斯控制框架，将基于脉冲的动态与概率推断相结合，用于非线性动态系统的自适应控制，并使用一个脉冲神经网络模型在基准问题上进行了演示。

本文通过贝叶斯控制器将编码代理的编排形式化为成本敏感的序贯假设检验，该控制器动态决定何时收集证据、细化、验证或停止。在六个生成器和九个基准测试上的实验表明，当验证成本高昂且批评者信息丰富但不完美时，贝叶斯控制最为有价值。