递归神经网络在时变时滞非线性动力系统辨识与控制中的应用

"这篇论文探讨了时变时滞非线性动力系统的递归神经网络辨识与控制设计的通用过程，涉及到在线识别、自适应控制以及隐式控制器设计等关键概念。在处理过程中，作者可能遇到了包括引用校对、文章排版以及参考文献完整性等问题。" 在时变时滞非线性动力系统的研究中，递归神经网络（Recursive Neural Network, RNN）是一种强大的工具，用于模型辨识和控制设计。这种网络结构能够处理动态系统中的时间依赖性和非线性特性，特别适合处理时变和延迟问题。时变时滞是指系统的延迟部分会随时间变化，这在许多实际工程系统中是常见的，如生物系统、化学反应过程和网络控制系统。 在线识别（On-line identification）是指在系统运行过程中实时更新模型参数的过程，它可以持续适应系统的变化，提供更准确的模型预测。在时变时滞非线性动力系统中，有效的在线识别策略对于跟踪系统动态行为至关重要。 自适应控制（Adaptive Control）是一种自动调整控制器参数以适应系统不确定性或参数变化的方法。在面对时变时滞非线性动力系统时，自适应控制策略可以确保控制器性能不受未知参数或时变特性的影响，保证系统的稳定性和性能。 隐式控制器设计（Implicit controller design）是指不直接计算控制器输出，而是通过设计控制器的内部变量来间接实现对系统状态的控制。这种方法常用于复杂非线性系统的控制，因为它可以避免显式表示控制器输出的困难，特别是在处理时滞问题时，隐式设计可以简化控制律的实现。 在论文处理阶段，作者收到的校对查询可能涉及文字错误、格式不一致、引用格式错误等问题。作者需要仔细检查校样，对标注的疑问进行回应，并在PDF文件上做适当的注释或整理成单独的修正清单。此外，对于特殊问题中的文章引用，需要添加“this issue”以指明是在同一特刊内；未在文中出现的参考文献应移除列表，而遗漏的参考文献则需补全或从列表中删除，以确保参考文献的完整性和准确性。 该研究涉及了深度学习在复杂动态系统控制中的应用，尤其是递归神经网络如何在时变时滞非线性动力系统中实现模型辨识和控制。同时，也强调了在学术出版过程中，严谨的校对和参考文献管理是保证科研成果质量的重要环节。