我们总是假设已经知道了受控对象的模型，但由于实际中存在种种不确定因素，如： 参数变化； 未建模动态特性； 平衡点的变化； 传感器噪声； 不可预测的干扰输入； 所以我们所建立的对象模型只能是实际物理系统的不精确的表示。鲁棒系统设计的目标就是要在模型不精确和存在其他变化因素的条件下，使系统仍能保持预期的性能。如果模型的变化和模型的不精确不影响系统的稳定性和其它动态性能，这样的系统我们称它为鲁棒控制系统。

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引言 利用机器模仿人类的智能是长期以来人们认识自然、改造自然和认识自身的理想。 研究ANN目的： （1）探索和模拟人的感觉、思维和行为的规律，设计具有人类智能的计算机系统。 （2）探讨人脑的智能活动，用物化了的智能来考察和研究人脑智能的物质过程及其规律。 ANN的研究内容 （1）理论研究：ANN模型及其学习算法，试图从数学上描述ANN的动力学过程，建立相应的ANN模型，在该模型的基础上，对于给定的学习样本，找出一种能以较快的速度和较高的精度调整神经元间互连权值，使系统达到稳定状态，满足学习要求的算法。 （2）实现技术的研究：探讨利用电子、光学、生物等技术实现神经计算机的途径。 （3）应用的研究：探讨如何应用ANN解决实际问题，如模式识别、故障检测、智能机器人等。

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二、无模型自适应控制原理 一、无模型自适应控制的发展 四、工程应用 三、无模型自适应控制仿真 五、有待研究的问题 无模型自适应控制（MFAC） 上海师范大学电气工程及其自动化专业 李传江 lcjstar@sohu.com

最经典的《程序设计方法学》讲稿，由华东师范大学计算机系编著。