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用神经网络揭示控制工程师的技艺
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种控制理论方法，通过加入可控性约束来增强数据估计的模型，从而实现从数据中提取更有效的控制器。该方法基于深度神经网络的模型估计，并在两个标准经典控制系统中证明了其优势。
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关键要点
- 在不需了解动力学的情况下控制动态系统是一项重要且具有挑战性的任务。
- 提出了一种控制理论方法，通过加入可控性约束来增强数据估计的模型。
- 该方法旨在从数据中提取更有效的控制器。
- 基于深度神经网络的模型估计与控制理论保证之间存在联系。
- 在两个标准经典控制系统中证明了该方法的优势。
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