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神经可达管的验证：基于场景优化和合规预测
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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
本研究提出了一种用于神经网络控制的闭环系统的可触及性分析的凸优化框架，通过新的输入集分割技术，该框架大大减少了紧密间隔，从而提高了计算速度。该方法还提供了一种新的反向可达性分析算法，以确保系统从某个状态达到目标状态。数值实验表明，该方法在更短的计算时间内具有更少的保守性，能够处理具有非线性动力学和不确定性源的系统。
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关键要点
- 本研究提出了一种用于神经网络控制的闭环系统的可触及性分析的凸优化框架。
- 通过新的输入集分割技术，该框架大大减少了紧密间隔，提高了计算速度。
- 该方法提供了一种新的反向可达性分析算法，确保系统从某个状态达到目标状态。
- 数值实验表明，该方法在更短的计算时间内具有更少的保守性。
- 该方法能够处理具有非线性动力学和不确定性源的系统。
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