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 A data-driven tracking control framework using physics-informed neural networks and deep reinforcement learning for dynamical systems 基于物理信息神经网络和深度强化学习的动力系统数据驱动跟踪控制框架
相关领域
强化学习
计算机科学
人工神经网络
过程（计算）
动力系统理论
跟踪（教育）
人工智能
噪音（视频）
机器学习
控制（管理）
系统动力学
控制理论（社会学）
心理学
教育学
物理
量子力学
图像（数学）
操作系统
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| 其它 |
期刊：Engineering Applications of Artificial Intelligence 作者：Ruan de Rezende Faria; Bruno Didier Olivier Capron; Argimiro R. Secchi; Maurício B. de Souza 出版日期：2023-10-11 |
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