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在线堆叠伯格优化与非线性控制
适应性代理、在线控制、后悔最小化、对抗性干扰、表现性预测是该研究论文的主要关键词，该论文提出了一个统一的算法框架，用于在预测和优化可能的代理响应空间中实现可计算的后悔最小化，同时说明了在各种情况下的的紧界限制以及应用实例。
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9 days ago
人脑 - 机器接口稳健控制的动态集成贝叶斯滤波器
提出了一种动态集成贝叶斯滤波器（DyEnsemble），以应对脑机接口（BMI）在线控制中的神经变异，并通过一个人类参与者的 BMI 实验表明，相比于速度卡尔曼滤波器，DyEnsemble 显著提高了控制精度（在随机目标追踪任务中增加了 1
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2 years ago
未知时变动态系统的在线控制
研究在线控制未知动态的时变线性系统，在非随机控制模型下，通过研究与通用策略的悔恨界证明了该设置比未知时不变或已知时变动态的设置更具有困难性并给出了算法上界，其中 SLS、Youla 和线性反馈策略类被认为是常见的策略类之一。同时，我们给出了
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2 years ago
关于基于预测的在线 LQR 控制算法的后悔分析
本文研究在线线性二次调节器（LQR）控制与时变成本函数和干扰的动态后悔。研究了具有有限前瞻窗口的成本函数和干扰情况。本文研究的在线控制算法属于具有特定选择终端成本的模型预测控制（MPC），以保证 MPC 的指数稳定性。证明了这种在线算法的后
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3 years ago
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