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从学习算法，收敛性，鲁棒性，收敛速度，2－D模型以及实际应用等方面对迭代学习控制的最新进展作了比较详尽的总结，最后讨论了迭代学习控制存在的问题及有前景的研究方向。
迭代学习控制新进展
【摘 要】
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从学习算法，收敛性，鲁棒性，收敛速度，2－D模型以及实际应用等方面对迭代学习控制的最新进展作了比较详尽的总结，最后讨论了迭代学习控制存在的问题及有前景的研究方向。
【机 构】
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上海交通大学自动化系,中国计量学院数学组
【出 处】
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控制理论与应用
【发表日期】
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2002年2期
【基金项目】
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国家自然科学基金 (696740 0 4)资助项目
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