Performance-driven selective high-order stochastic iterative learning control with probabilistic guarantees

2026-09-02

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PRE

AI

DOI：10.1016/j.isatra.2026.09.001

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摘要

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• 基于概率信息的性能驱动历史误差选择。 • 条件测试认证代理模型的改进优于P型更新。 • 随增益衰减保持渐近收敛。

Keyword:

Stochastic iterative learning control

Probabilistic-information-guided learning

Performance-driven high-order update

Selected iteration

Convergence analysis