本文提出了一种基于神经网络的李雅普诺夫函数构建方法，旨在学习非线性动力系统的安全证明。该方法通过训练算法简化了控制设计过程，提供了稳定性保障，并在多个实验中表现优于现有方法。此外，研究探讨了结合物理模型和符号回归以提高控制策略的可解释性和有效性。