Synthesizing Neural Network Controllers with Closed-Loop Dissipativity Guarantees
具有闭环耗散性保证的神经网络控制器综合
机构 * Department of Electrical Engineering and Computer Sciences, University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校电子工程与计算机科学系） ； Department of Electrical Engineering and Computer Science, University of Michigan, Ann Arbor（密歇根大学安娜堡分校电子工程与计算机科学系）
AI总结 提出一种在保证闭环系统耗散性（如稳定性和L2增益界）的硬约束下最大化奖励的神经网络控制器综合方法，利用积分二次约束描述不确定性和激活函数，通过线性矩阵不等式和投影训练实现。
Comments Accepted to the journal Automatica, 17 pages, 9 figures
