研究人员开发了一种方法，用于对未知非线性系统的、数据驱动的前馈控制进行认证，特别适用于具有部分状态测量的周期性跟踪。该方法利用可逆神经网络（INN）作为代理模型，通过避免复杂的非凸反演问题来简化过程。通过将一致性预测应用于估计代理模型误差，该方法提供了有限样本概率保证和前馈跟踪误差的边际证书。该技术已在具有非线性摩擦的直流电机上得到验证。 AI
影响 这项研究可能导致机器人和自动化领域中更可靠、可认证的AI驱动控制系统。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍新控制方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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