简介：针对传统模型参考自适应控制存在的鲁棒性问题和神经网络结构庞大因而计算量膨胀的问题。提出了一种变结构神经网络L1自适应控制方法，其中变结构神经网络用于在线辨识系统存在的未知非线性函数，该网络通过对节点进行唤醒与催眠以动态调节结构，以最少的节点数进行有效的逼近，降低计算复杂度；L1自适应控制用于网络权值学习与系统非线性补偿，反馈回路中设有一个低通滤波器，只要满足L1增益条件，就能确保系统的输入输出信号的瞬态响应和稳态跟踪性能与一个期望的线性时不变系统的响应保持一致。通过对四旋翼飞行器进行仿真，验证了该方法的有效性。
简介：1月5日，美国国防部几经折腾，终．于出台了2012年美国“防务战略大纲”。新大纲公布之日，美国总统奥巴马、国防部长帕内塔、国务卿希拉里·克林顿等“三巨头”，都围绕大纲精神发表了专题演讲，足见美国政府对其最新“防务战略大纲”所寄予的厚望。
基于变结构神经网络的L1自适应控制
折腾不少，新意不多 美国防务新战略在变与不变间找平衡
