在面对模型未知的非线性对象时，如何通过结合增强学习与径向基神经网络来设计一个自适应控制策略？

对于模型未知的非线性对象，我们可以通过增强学习与径向基神经网络（RBFN）的结合，设计出一种自适应控制策略。这种策略的核心在于利用增强学习的在线试错学习能力，以及RBFN对非线性关系的有效处理能力，来动态调整控制策略并优化解。

参考资源链接：[增强学习与径向基神经网络结合的自适应控制策略](https://wenku.csdn.net/doc/5hverhoyw3?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，需要构建一个增强学习框架，选择合适的强化学习算法，如Q学习或策略梯度方法。然后，将RBFN作为函数逼近器，用于近似和预测系统的动态行为。RBFN的中心和宽度参数可以通过在线学习调整，以适应系统动态的变化。
具体到控制策略的实现，可以采用价值迭代或策略迭代的方法，通过与环境的交互不断获取状态信息和奖励信号，进而更新价值函数或策略函数。RBFN在这里的作用是通过其隐层的径向基函数来近似价值函数或策略函数，以实现对非线性系统的有效控制。
在整个控制过程中，系统会不断地收集数据，并使用这些数据来更新RBFN的参数以及强化学习算法中的策略或价值函数。这样，控制策略能够根据最新的系统信息进行自我调整，以应对未知的环境变化和系统动态特性。
通过这种方式，我们能够设计出一种无需先验知识的自适应控制系统，适用于那些难以建模或模型不确定的复杂系统。为了深入理解增强学习与径向基神经网络的结合方法，以及如何应用到自适应控制策略中，建议参考文献《增强学习与径向基神经网络结合的自适应控制策略》。这份资料详细介绍了这一创新方法的理论基础和实践应用，对于想要在实际项目中应用该技术的读者具有重要的参考价值。

参考资源链接：[增强学习与径向基神经网络结合的自适应控制策略](https://wenku.csdn.net/doc/5hverhoyw3?spm=1055.2569.3001.10343)