【摘 要】
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本文研究一类重要的非线性随机系统——Markov链系统的最小熵控制问题。采用概率模型描述系统,并给出系统状态的条件概率分布之实时递推估计关系,又在此基础上设计最小熵意义
【机 构】
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华东化工学院系统工程研究室,华东化工学院系统工程研究室
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本文研究一类重要的非线性随机系统——Markov链系统的最小熵控制问题。采用概率模型描述系统,并给出系统状态的条件概率分布之实时递推估计关系,又在此基础上设计最小熵意义下的控制作用。
This paper studies a class of important nonlinear stochastic systems - the Markov chain system of minimum entropy control problem. The probabilistic model is used to describe the system and the real-time recursive estimation of the conditional probability distribution of the system state is given. Based on this, the control effect under the design of minimum entropy is also given.
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