15、基于反步法的自适应神经控制与音乐生成模型

基于反步法的自适应神经控制与音乐生成模型

1. 自适应神经控制相关内容

1.1 假设与引理

在自适应神经控制的研究中，有以下几个重要的假设和引理：
- 假设1 ：存在两个常数 $c > 0$，$d \geq 0$ 和一个 $K_{\infty}$ 类函数 $\gamma$，使得 $\frac{\partial W(\zeta)}{\partial \zeta}Q(t, \zeta, x) \leq -cW(\zeta) + \gamma(|y|) + d$，对于所有的 $[t, \zeta, x] \in R^+ \times R^{n_0} \times R^n$ 都成立。
- 假设2 ：动态干扰 $d_i(t, \zeta, x)$ 满足不等式 $|d_i(t, \zeta, x)| \leq \phi_{i1}(|\bar{x} i|) + \phi {i2}(|\zeta|)$，对于所有的 $(t, \zeta, x) \in R^+ \times R^{n_0} \times R^n$ 都成立，其中 $i = 1, \ldots, n$，$\phi_{i1}(\cdot) \geq 0$ 是连续函数，$\phi_{i2}(\cdot) \geq 0$ 是单调递增的连续函数。
- 假设3 ：假设 $\bar{y} {d_i} = [y_d, \dot{y}_d, \ldots, y_d^{(i)}]^T \in \Omega {d_i} \subset R^{i + 1}$，$i = 1, \ld