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nonlinear control
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利用下一代储层计算控制混沌映射
在这项研究中，我们将非线性控制与洪流计算的方法相结合，成功地实现了对混沌系统的控制，包括在不稳定的吸引子之间控制系统、将系统稳定在高阶周期轨道上以及将系统控制到特定轨迹，该控制器具有出色的性能，仅需 10 个数据点进行训练，可以在单次迭代中
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a year ago
强化学习的鲁棒非线性设定点控制
探讨三种方法来改进强化学习方法以支持高度非线性的设定点控制问题：1）利用先验反馈控制器支持幅度探索；2）使用积分误差；3）模型集训练。这些方法的组合可导致更高效的训练和更健壮的设定点控制器，可直接应用于真实世界中的非线性系统。
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a year ago
神经网络策略中实施鲁棒控制保证
通过将人工神经网络用于构建通用非线性控制策略并结合凸优化投影层，本论文提出了一种能在保持鲁棒性的同时提高控制系统的平均性能的技术，同时在非鲁棒的深度强化学习（deep RL）方法的最坏情况稳定性方面也有所提高。
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4 years ago
使用深度强化学习控制混沌系统
本文利用基于模型的强化学习算法，结合深度神经网络，针对一维 Kuramoto-Sivashinsky 方程描述的非线性混沌系统进行控制，通过局部测量得到的限制性传感器数据指引控制策略，实现了混沌状态下目标状态的稳定控制，并有望在复杂的液体系
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5 years ago
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