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自适应控制的最新研究进展

引言

自适应控制是控制理论中的一个重要分支，它通过实时调整控制器参数以应对系统参数的变化或外部扰动，从而实现对系统的稳定控制。近年来，随着计算技术的飞速发展和实际应用需求的增加，自适应控制的研究和应用取得了许多重要进展。本节将介绍自适应控制领域的最新研究进展，包括基于深度学习的自适应控制、模型预测自适应控制、自适应鲁棒控制等。

基于深度学习的自适应控制

深度学习在自适应控制中的应用

深度学习通过多层神经网络模型，能够在复杂环境中学习到系统的动态特性。在自适应控制中，深度学习可以用于系统建模、参数估计、预测和优化等多个环节。通过深