针对双连杆机械臂在模型不确定性、外部扰动以及执行器饱和约束下的高精度轨迹跟踪控制难题，本文提出一种融合径向基函数神经网络、非奇异终端滑模控制与强化学习的自适应鲁棒控制方案。该方法以非奇异终端滑模为核心控制框架，保证系统状态在有限时间内收敛并避免传统滑模的奇异性问题；采用评价 - 动作双网络强化学习结构，利用径向基函数神经网络实现对系统未知动态与不确定项的在线逼近，同时完成控制策略的自适应优化；设计

在机器学习实际应用中，类别不平衡问题广泛存在，即数据集中某一类别的样本数量远多于另一类别（多数类与少数类），这种不平衡分布会导致模型训练偏向多数类，大幅降低少数类样本的识别精度，而少数类样本往往承载着关键信息（如欺诈检测中的欺诈样本、医疗诊断中的患病样本）。自适应合成采样方法（ADASYN）作为解决类别不平衡问题的经典过采样技术，通过自适应调整少数类样本的合成策略，重点关注难以学习的少数类样本，有

针对双连杆机械臂在模型不确定性、外部扰动以及执行器饱和约束下的高精度轨迹跟踪控制难题，本文提出一种融合径向基函数神经网络、非奇异终端滑模控制与强化学习的自适应鲁棒控制方案。该方法以非奇异终端滑模为核心控制框架，保证系统状态在有限时间内收敛并避免传统滑模的奇异性问题；采用评价 - 动作双网络强化学习结构，利用径向基函数神经网络实现对系统未知动态与不确定项的在线逼近，同时完成控制策略的自适应优化；设计

针对双连杆机械臂在模型不确定性、外部扰动以及执行器饱和约束下的高精度轨迹跟踪控制难题，本文提出一种融合径向基函数神经网络、非奇异终端滑模控制与强化学习的自适应鲁棒控制方案。该方法以非奇异终端滑模为核心控制框架，保证系统状态在有限时间内收敛并避免传统滑模的奇异性问题；采用评价 - 动作双网络强化学习结构，利用径向基函数神经网络实现对系统未知动态与不确定项的在线逼近，同时完成控制策略的自适应优化；设计

针对无人机对移动平台高精度轨迹跟踪任务中存在的模型非线性、外部扰动以及动态约束适配性差等问题，本文提出一种模型预测控制与强化学习融合的混合控制策略。通过构建无人机六自由度非线性动力学模型并完成局部线性化处理，分别设计线性模型预测控制、非线性模型预测控制、纯强化学习控制以及混合 MPC-RL 控制器，依托 Simulink 与 MATLAB 脚本联合仿真环境开展对比试验。

针对双连杆机械臂在模型不确定性、外部扰动以及执行器饱和约束下的高精度轨迹跟踪控制难题，本文提出一种融合径向基函数神经网络、非奇异终端滑模控制与强化学习的自适应鲁棒控制方案。该方法以非奇异终端滑模为核心控制框架，保证系统状态在有限时间内收敛并避免传统滑模的奇异性问题；采用评价 - 动作双网络强化学习结构，利用径向基函数神经网络实现对系统未知动态与不确定项的在线逼近，同时完成控制策略的自适应优化；设计

摘 要］为有效削减可再生能源发电出力的波动性，提升可再生能源的整体利用效能，本研究创新性地设计了一种集并网与离网功能于一体的风光互补制氢合成氨系统。该系统以实现年度收益最大化为核心目标，在构建过程中，充分考量了系统内的电平衡、氢平衡以及与电网的交互作用等关键运行约束条件，进而建立了容量配置与调度优化的综合模型。研究以内蒙古某地区实际的风光出力数据作为模型输入，通过深入分析风光容量的配比关系，系统探

基于单相全波晶闸管的基本交流电压控制器，带电阻负载基于单相全波晶闸管的交流电压控制器。交流电压控制器用于将固定交流电压转换为可变交流电压而无需改变给定频率。在该模型中，负载是电阻性的（150欧姆），给定的点火角度为30度。该模型有助于理解给定触发角的输出波形的性质。

随着分布式新能源（风电、光伏）的大规模并网以及储能技术、需求响应机制的逐步推广，配电网的运行环境日趋复杂，传统依赖凸优化求解器的优化方法已难以满足多约束、非线性、多目标的配电网运行需求。本文以 IEEE33 节点配电网为研究对象，构建了包含新能源出力、储能系统、需求响应的协同优化运行模型，创新性地采用多元宇宙优化算法（Multi-Verse Optimizer, MVO）替代传统求解器，实现系统运

EKF在雷达目标跟踪中通过局部线性化有效解决了非线性观测问题，其与多传感器融合技术的结合显著提升了跟踪精度和鲁棒性。然而，面对高机动目标和大规模传感器网络，仍需进一步探索高阶非线性滤波算法与分布式计算框架。未来的研究可聚焦于自适应参数调整、多模型融合优化以及硬件加速实现，以满足复杂战场和民用场景的实时需求。📚2 运行结果部分代码：for m=1:M%过程噪声%观测噪声%构造 真实轨迹X 与 观测