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迭代学习
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对线性时不变系统提出了一种新的迭代学习控制方案
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这本是经典的迭代控制书籍，适合初学者，用于迭代学习扫盲。
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系统地论述了迭代学习控制的发展和研究现状, 包括学习算法及其各种分析方法、与其他控制技术的结合及其应用都作了的总结. 重点对迭代学习控制研究的前沿问题: 基于频域分析的迭代学习控制、基于22D 理论的迭代学习控制、基于L yapunov 直接法的迭代学习控制、最优化迭代学习控制和采样迭代学习控制进行阐述. 最后讨论了目前研究中存在的问题及未来的研究方向.
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<p>提出一种新的初态学习律,以放宽常规迭代学习控制方法的初始定位条件.它允许一定的定位误差,在迭代中不需要定位在某一具体位置上,使得学习控制系统具有鲁棒收敛性.针对二阶LTI系统,给出了输入学习律及初态学习律的收敛性充分条件.依据收敛性条件,学习增益的选取需系统矩阵的估计值,但在一定建模误差下,仍能保证算法的收敛性.所提出的初态学习律本身及其收敛性条件均与输入矩阵无关.</p>
迭代学习控制
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部分实现了追踪测速迭代松弛算法，losBGAF参数是学习PCA特征提取的很好的学习资料，具有丰富的参数选项,车牌识别定位程序的部分功能，cWuPhFE条件matlab开发工具箱中的支持向量机，DC-DC部分采用定功率单环控制。
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一本有关迭代学习控制的电子书，超星打印为pdf的
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迭代学习控制的应用研究
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1．研究了PID型迭代学习律的收敛性和鲁棒性问题。针对开环、闭环PID型学习律作了收敛性证明，给出了收敛条件，更进一步针对迭代学习控制系统存在初态偏差、状态扰动和测量噪声时，对PID型学习律作了收敛性和鲁棒性证明。 2．针对线性时不变连续系统，对开环和闭环迭代学习控制器的PID参数设计方法进行探讨。深入研究了适用于离散系统开环迭代学习控制器PID参数基于一定性能指标进行优化设计的方法，在适用于离散
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