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基於收縮動力學表徵學習的複合自適應控制框架
Learning Contractive Dynamical Representations for Composite Adaptive Control
本研究提出一種結合統計學習與自適應控制的全新框架，利用硬性 EM 演算法與卡爾曼平滑器學習均勻收縮的隱含擾動狀態，實現具備指數收斂保證的高精度預測型擾動補償。
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Learning Contractive Dynamical Representations for Composite Adaptive Control
本研究提出一種結合統計學習與自適應控制的全新框架，利用硬性 EM 演算法與卡爾曼平滑器學習均勻收縮的隱含擾動狀態，實現具備指數收斂保證的高精度預測型擾動補償。