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基于神经网络逼近的点对点迭代学习控制：理论、算法与应用探究
一、引言
1.1研究背景与意义
在现代控制理论与技术的发展进程中，复杂系统的精确控制始终是核心议题之一。随着科技的飞速进步，诸如机器人系统、航空航天飞行器以及工业自动化生产线等复杂系统，对控制精度、稳定性和适应性提出了愈发严苛的要求。传统的控制方法，如基于精确数学模型的PID控制等，在面对具有高度非线性、不确定性和时变特性的复杂系统时，往往显得力不从心。这是因为这些方法依赖于系统的精确数学描述，而复杂系统的动态特性难以用简单的数学模型准确刻画，微小的模型偏差或外界干扰都可能导致控制性能的大幅下降。
神经网络作为一种强大的计算模型
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