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研究一类广义非线性系统的迭代学习问题.利用约束相对阶将广义系统简化为无约束的非线性系统,并对简化系统提出一种新的迭代学习算法,去掉了通常采用的全局李普希兹条件,在相当一般的条件下,证明了算法的收敛性.此方法可用于一般非线性系统的迭代学习.
广义非线性系统迭代学习的一个注记
【摘 要】
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研究一类广义非线性系统的迭代学习问题.利用约束相对阶将广义系统简化为无约束的非线性系统,并对简化系统提出一种新的迭代学习算法,去掉了通常采用的全局李普希兹条件,在相
【机 构】
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中国计量学院数学组(浙江杭州)
【出 处】
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2002中国控制与决策学术年会
【发表日期】
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2002年期
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