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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种人机交互过程的动作-行为-批判神经网络学习控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119065504B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411255416.8，技术领域涉及：G06F3/01；该发明授权一种人机交互过程的动作-行为-批判神经网络学习控制方法是由马志强;刘俊辉;黄攀峰;刘正雄设计研发完成，并于2024-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种人机交互过程的动作-行为-批判神经网络学习控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种人机交互过程的动作‑行为‑批判神经网络学习控制方法，包括：构建人机交互动力学模型并获取增广系统的状态向量；构建行为网络，获取行为网络的权重估计向量更新律并对行为网络更新，利用更新后的行为网络获取行为力矩；获取人机交互过程中系统的性能指标函数；构建动作网络和批判网络，获取动作网络和批判网络的权重估计向量更新律并更新动作网络，根据更新后的动作网络获取输出力矩；更新状态观测器的状态观测误差项和关节角速度观测值，以及人机交互动力学模型的关节角度位置、关节角速度。本发明实现了人机交互系统的学习，提高了学习后的系统的控制精度。

本发明授权一种人机交互过程的动作-行为-批判神经网络学习控制方法在权利要求书中公布了：1.一种人机交互过程的动作-行为-批判神经网络学习控制方法，其特征在于，包括： 根据人机交互过程中力触觉反馈设备在关节空间下的关节角度位置、关节角速度、关节角加速度、惯性矩阵、向心力和科氏力矩阵、重力矩阵以及各个关节的输出力矩以及操作员在力触觉反馈设备末端施加的交互行为力在各个关节上的行为力矩，构建人机交互动力学模型；利用增广系统表示人机交互动力学模型，根据人机交互过程中力触觉反馈设备在关节空间下的关节角度位置、关节角速度以及期望轨迹获取增广系统的状态向量；增广系统的表达式为： 式中，表示时刻增广系统的状态向量，表示系统的关节角度位置跟踪误差；表示时刻增广系统的状态向量关于时间导数，表示Lipschitz连续函数转置；表示系统的关节角度位置跟踪误差的导数；表示各个关节的期望关节角度位置；表示各个关节的期望关节角度位置关于时间的导数；表示非线性动力学函数；表示增益函数；表示人机交互过程中力触觉反馈设备在关节空间下的各个关节的输出力矩；表示操作员在力触觉反馈设备末端施加的交互行为力在各个关节上的行为力矩；表示系统状态函数转置；表示系统输出增益函数转置；表示由0组成的长度为的行向量； 将高斯函数作为径向基函数并根据多层RBF神经网络构建行为网络，根据人机交互过程中的系统状态观测器、径向基函数以及人机交互动力学模型，获取行为网络的权重估计向量更新律，基于权重估计向量更新律对行为网络进行更新，并利用更新后的行为网络获取人机交互过程中操作员在力触觉反馈设备末端施加的交互行为力在各个关节上的行为力矩； 根据人机交互过程中力触觉反馈设备在关节空间下的各个关节的输出力矩，操作员在力触觉反馈设备末端施加的交互行为力在各个关节上的行为力矩以及增广系统的状态向量，获取人机交互过程中系统的性能指标函数； 构建动作网络和批判网络，根据性能指标函数，动作网络和批判网络对应的激活向量、权重估计向量，以及行为网络输出的行为力矩，获取动作网络和批判网络的权重估计向量更新律，根据动作网络和批判网络的权重估计向量更新律对动作网络进行更新，并根据更新后的动作网络获取力触觉反馈设备的各个关节的输出力矩； 根据更新后的行为网络获取人机交互过程中操作员在力触觉反馈设备末端施加的交互行为力在各个关节上的行为力矩，以及更新后的动作网络获取力触觉反馈设备的各个关节的输出力矩，更新状态观测器的状态观测误差项和关节角速度观测值，以及人机交互动力学模型的关节角度位置、关节角速度。

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