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1.
本文主要研究基于样本值数据线性系统的滤波器设计问题.通过构造新的李雅普诺夫泛函,并结合自由权矩阵技术,提出了一种基于样本值数据的滤波器设计新方案.根据线性矩阵不等式的可解性,给出了基于样本值数据的滤波器存在的充分条件.最后通过数值仿真实例验证本文所提方法的有效性.
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2.
研究一类单输入单输出的严格反馈随机非线性系统的自适应神经控制问题.利用神经网络参数化（RBF）和backstepping技术来进行控制器设计.所设计的控制器确保所有闭环信号是概率意义下有界的.
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