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不确定离散系统的神经网络控制鲁棒性研究的任务书
任务书：
一、研究背景
随着工业自动化程度的不断提高，离散系统的控制在各个领域得到了广泛应用。神经网络作为一种重要的非线性控制方法，已经在离散系统中得到了广泛应用。然而，神经网络在控制离散系统时往往会受到各种干扰、噪声的影响从而导致控制系统不稳定。因此，研究神经网络在离散系统中的鲁棒性是非常必要的。
二、任务目的
本次研究的任务目的是探究神经网络在控制离散系统中的鲁棒性，具体任务如下：
1.研究离散系统的基本原理和控制方法，包括状态空间模型、离散时间模型等。
2.调研目前神经网络控制离散系统研究的相关成果，分析其不足之处。
3.针对目前神经网络控制离散系统的不足之处，提出改进方法，探究神经网络鲁棒性控制方法。
4.利用仿真实验验证改进方法的有效性，并与现有控制方法进行对比分析。
三、任务要求
1.深入了解离散系统控制理论和神经网络控制原理，并具备一定的数学建模、计算机仿真能力。
2.熟悉Matlab等仿真软件，能够进行离散系统和神经网络的建模和仿真实验。
3.具有良好的团队协作和沟通能力，能够积极参与团队讨论，提出创新性思路和解决方案。
四、任务进度安排
第一阶段（1个月）：调研离散系统的基本原理和控制方法，研究神经网络在离散系统中的应用现状。
第二阶段（2个月）：分析神经网络控制离散系统的鲁棒性问题，提出改进方法。
第三阶段（2个月）：利用仿真实验验证改进方法的有效性，分析模拟结果并撰写技术报告。
第四阶段（1个月）：撰写研究论文，并进行实验结果的总结和归纳。
五、任务预期成果
1.深入了解离散系统控制理论，具备一定的神经网络鲁棒控制能力。
2.提出改进神经网络控制离散系统鲁棒性的方法，验证改进方法的有效性。
3.发表相关学术论文，交流研究成果。