SafEDMD:针对数据驱动的非线性动力系统控制的认证学习架构

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内容提要

本研究提出了基于稳定性和证书的扩展动态模态分解(SafEDMD)的学习架构,通过严格的证书生成可靠的、数据驱动的代理模型,并设计了基于半定编程的认证控制器。与现有方法相比,该机制具有优势。

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