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提出一种基于模糊 CMAC 神经网络的多面滑模变结构控制算法, 其特点是无须已知不确定性 函数及其各阶导数的上界,与经典设计方法相比,所提出的方案允许非参数化不确定性。仿真实例显示 了该方法的有效性。
针对一类严格反馈非线性系统, 利用后推法设计一种无超调跟踪控制律. 对于阶数小于4 的对象, 给出了控 制律参数应满足的充要条件; 对于阶数更高的对象, 给出了求解一个充分条件的方法. 该控制律适用于
针对一类非线性系统, 研究存在奇异点时的跟踪控制问题. 在采用反馈线性化方法将对象转换成标准型后, 构造线性补偿器并结合期望轨迹的高阶导数构成伪控制量. 通过引入梯度动力学方法求解控制律, 以克服在控
本文针对非严格反馈形式的一类多输入多输出(MIMO)非线性系统的模糊自适应控制问题,其中以严格反馈形式为特例。 针对变量划分的条件,针对此类非线性MIMO系统提出了一种新的模糊自适应反演方法。 所提出
针对一类状态不可测的单输入单输出非线性不确定系统, 提出了一种基于最小二乘支持向量机(LSSVM) 的直接自适应??H∞ 输出反馈控制方法. 该方法首先设计一种误差观测器, 间接地估计出系统的状态;
matlab开发-一阶系统调整新理论。一阶系统调整（李亚普诺夫理论）
自动控制理论中关于线性系统的校正问题，加深对线性系统理解
主要研究一阶部分可观测马尔可夫决策过程的近似求解方法。给出了一阶信念、一阶信念粒度、流关键度的概念；提出了基于流关键度的粒度归结方法，统一一阶信念粒度；提出了一阶信念粒度距离度量方法，提出FO-PBV
基于自适应非线性阻尼, 提出一种鲁棒自适应输出反馈控制方法. 该方法适用于带有未建模动态、未知非线性、有界扰动、未知非线性参数和不确定控制系数的多输入多输出非线性系统. 理论证明, 在一定的假设条件下
计算用 MATLAB 程序编写的图的熵。一阶熵、二阶熵和差熵。
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