{“状态”：“确定”，“消息类型”：“工作”，“信息版本”：“1.0.0”，“讯息”：{“索引”：{“日期部分”：[[2024,2,12]]，“日期时间”：“2024-02-12T10:45:59Z”，“时间戳”：1707734759726}，“参考计数”：48，“出版商”：“电气与电子工程师学会（IEEE）”，“发行”：“9”，“许可证”：[{“开始”：{-“日期部分“：[2023,9,1]]，”时间”：“2023-09-01T00:00:00Z”，“timestamp”：1693526400000}，“content-version”：“vor”，“delay-in-days”：0，“URL”：“https:\/\/ieeexplore.iee.org\/Xplorehelp\/downloads\/license-information\/ieee.html”}，{“start”：{“date-parts”：[2023,9,1]]，“date-time”：“2023-09-01T00:00:00Z”，”timestamp“1693526400000}，”content-v版本“：”stm-asf“，”delay-in-days“：0，”URL“：“https:\/\/doi.org\/10.15223\/policy-029”}，{“start”：{“date-parts”：[[2023,9,1]]，“date-time”：“2023-09-01T00:00:00Z”，“timestamp”：1693526400000}，“content-version”：“stm-asf”，“delay-in-days”：0，“URL”：“http:\/\/doi.org\/10.15223\/policy-037”}]，“出资人”：[{“name”：“International Science and中国技术合作计划”，“奖项”：[“2019YFE0100200”]}，{“name”：“清华大学-丰田自动化汽车人工智能技术联合研究中心”}，{”DOI“：”10.13039\/501100001809“，”name“：”NSF China“，”DOI-asserted-by“：”publisher“，”award“：[”51575293“，”U20A20334“，”52202487“]}]，“content-domain”：{“domain”:[]，“crossmark-restriction”：false}，“short-container-title”：[“IEEE Trans.Neural Netw.Learning Syst.”]，“published-print”：{“date-parts”：[[2023,9]]}，“DOI”：“10.1109”，“tnnls.2022.3225090”，“type”：“journal-article”，“created”：{“date-parts”：[2022,12,5]]，“date-time”：“2022-12-05T22:32:24Z”，“timestamp”：1670279544000}，”page：“5255-5267”，“source”：”Crossref“，”is-refered nced-by-count“：2，”标题“：[“基于策略迭代的连续时间非线性最优控制的有限水平近似动态规划”]，“前缀”：“10.1109”，“卷”：“34”，“作者”：[{“ORCID”：“http://\/ORCID.org\/00000-0003-0532-0030”，“authenticated-ORCID”：false，“给定”：“Ziyu”，“family”：“Lin”，”sequence“：”first“，”affiliation“：[{“name”：“清华大学车辆与机动学院，中国北京”}]}，{“ORCID”：“http://\/ORCID.org\/0000-0002-3697-1576”，“authenticated-ORCID”：false，“given”：”Jingliang“，“family”：“Duan”，“sequence”：“additional”，“affiliation”：[{“name”：“中国北京科技大学机械工程学院”}]{“ORCID”：“http://\/orcid.org\/00000-0003-4923-3633”，“authenticated-orcid”：false，“given”：“Shengbo Eben”，“family”：“Li”，“sequence”：“additional”，“affiliation”：[{“name”：“中国北京清华大学汽车与交通学院”}]}，{“orcid”：：“additional”，“affiliation”：[{“name”：“中国北京清华大学汽车与交通学院”}]}，{“ORCID”：“http://\/ORCID.org\/0000-0002-3718-5593”，“authenticated-ORCID”：false，“given”：”Jie“，”family“：”Li“，”sequence“：”additional“，”affiliance“：[{name“：”清华大学汽车和交通学院，中国北京}]{“ORCID”：“http://\/orcid.org\/00000-0003-0282-8621”，“authenticated-orcid”：false，“given”：“Jianyu”，“family”：“Chen”，“sequence”：“additional”，“affiliation”：[{“name”：“中国北京清华大学跨学科信息科学研究所”}]}，{“givent”：“Bo”，“家人”：“程”，“sequence”:“additionable”，“从属关系”：[[{”name“：“清华大学车辆与机动学院，中国北京”}]}，{“ORCID”：“http://\/ORCID.org\/0000-0002-9405-8232”，“authenticated-ORCID”：false，“given”：”Jun“，“family”：“Ma”，“sequence”：“additional”，“affiliation”：[{“name”：“Robotics and Autonomous Systems Thrust，The Hong Kong University of Science and Technology（Guangzhou），中国广州”}]}]，“member”：“263”，“reference”：[{“key”：“ref13”，“doi-asserted-by”：“publisher”，“doi”：“10.1016\/j.automatica.2008.017”}，{“密钥”：“ref35”，“doi-assertd-by”：“publisher”，“DI:”10.1109\/TNNLS.2021.3053269 2.018“}，{”key“：”ref34“，”doi-asserted-by“：”publisher“，”doi“：“10.1002\/int.22491”}，{“key”：“ref15”，“doi-asserted-by”：“publisher”，“doi”：“10.1016\/j.automatica.2016.08.004”}{“key”：“ref36”，“doi-asserted-by”：“publisher”，“doi”：“10.1109\/TNNLS.2019.2899594”}，{“key”：“ref31”，“doi-asserted-by”：“publisher”，“doi”：“10.1109\/TNN.2007.905848”}，{“key”：“ref30”，“doi-assertd-by”：“publisher”，“DI:”10.1016\/j.automatica.2004.11.034 9 05402“}，{”键“：”参考33“，“doi-asserted-by”：“publisher”，“doi”：“10.1109\/ChiCC.2014.6896497”}，{“key”：“ref10”，“author”：“howard”，”年份“：“1960”，“journal-title”：“Dynamic Programming and Markov Processes”}、{“key”：”ref32“，”doi-assert-by“：”publisher“，”doi“：”10.1049\/iet-cta.2008.0288 doi“：”10.1109\/TIV.2019.2904385“}，{“key”：“ref1”，“doi断言者”：“publisher”，“doi”：“10.1002\/978118122631”}，{“key”：“ref17”，“doi断言者”：“publisher”，“doi”：“10.1109\/TNNLS.20192905715”}，{“key”：“ref39”，“doi断言者”：“publisher”，“doi”：“10.1007\/978-3-319-50815-3”}，{“key”：“ref16”，“doi断言者”：“publisher”，“doi”：“10.1016\/j.in.201.9.04.027“｝，｛”key“：”ref38“，”doi断言者“：”crossref“，“首页”：“436”，“DOI”：“10.1038\/nature14539”，“文章标题”：“深度学习”，“卷”：“521”，“作者”：“lecun”，“年份”：“2015年”，“新闻标题”：《自然》}，{“key”：“ref19”，“DOI-asserted-by”：“publisher”，”DOI“：”10.2514\/6.2022-1584 10.1002 \/rnc.5350“}，{”key“：”ref46“，”first page“：“1928”，”article-title“：“深度强化学习的异步方法”，“author”：“mnih”，“year”：“2016”，“journal-title”：“Proc Int Conf Mach Learn”}，{“key”：“ref24”，“doi-asserted-by”：“publisher”，“doi”：“10.1109\/TNNLS.2015.211658”}doi-asserted-by“：”publisher“，”doi“：“10.1080\/00423114.2020.1717553”}，{“key”：“ref48”，“volume”：：“1”，“author”：“kwakernaak”，“year”：“1972”，“journal-title”：“Linear Optimal Control Systems”}、{“key”：”ref26“，“doi-asserted-by”：“publisher”，”doi“：”10.1016\/j.jprocont.2018.01010“}”，{”key“：”ref47“，”doi-assert-by“：”publisher“，“doi”：“10.1016”007 \/s12532-018-0139-4“}，{“key”：“ref25”，“article-title”：“用于约束轨迹规划的局部学习迭代线性二次调节器”，“作者”：“ma”，“年份”：“2022”，“期刊标题”：“IEEE Trans Neural Netw Learn Syst”｝，｛“key”：“ref20”，“doi断言者”：“publisher”，“doi”：“10.1109\/ICCCR49711.2021.9349412”｝，｛“key”：“ref42”，“doi断言者”：“publisher”，“doi”：“10.1109\/ICS50048.2020.9274944”}，{“key”：“ref41”，“首页”：“1675”，“article-title”：“梯度下降发现深层神经网络的全局极小值”，“author”：“du”，“year”：“2019”，“journal-title“：”Proc Int Conf Mach Learn“}，”{“key”：”ref22“，”doi-asserted-by“：”publisher“，”doi“：”10.1109\/TNNLS.2017.269944“}“，”doi-asserted-by“：”publisher“，“DOI”：“10.1109\/TITS.2020.3010620”}，{“key”：“ref21”，“DOI-asserted-by”：“publisher”，“DOI:”10.1109\/TNNLS.2016.2539366“}，“key“：”ref43“，”DOI-assert-by“：”publisher“，”DOI“：”10.4271\/870421“}、{“key”：”ref28“，”DOI-assertd-by“：”publisher“，”“DOI“:”10.1016\/j.neunet。2013.07.002“}，{“key”：“ref27”，“DOI-asserted-by”：“publisher”，“DOI”：“10.1016\/j.automatia.2017.03.022”}，{“key”：“ref29”，“doi-asserted-by”：“publisher”，“doi”：“10.116\/j-automatic.2006.09.021”}维度“}，{”键“：”参考7“，“doi-asserted-by”：“publisher”，“doi”：“10.1007\/978-981-19-7784-8”}，{“key”：“ref9”，“doi-asserted-by”：”publisher“，”doi“：”10.1007\/978-3-030-44184-5_100063“}，}“key:”ref4“，”doi-assert-by“：”publister“，”doi“：“，”doi“：”10.1109\/TITS.2022.3194571“}，{”key“：”ref6“，”article-title“：“用于实时控制和神经建模的近似动态规划”，“author”：“werbos”，“year”：“1992”，“journal-title”：“Intelligent control Handbook of neural Fuzzy and Adaptive Approachs”}，{“key”：“ref5”，“volume”：”1“，“author”：“bertsekas”，“年份”：“1995”，“journal-ttitle”：，“article-title”：“通过过度参数化实现深度学习的收敛理论”，“author”：“allen-zhu”，“year”：“2019”，“journal-title“：”Proc-Int-Conf-Mach-Learn“}]，“container-title（容器-时间）”：[“IEEE Transactions on Neural Networks and learning Systems”]，“original-tittle”：[]，“link”：[{“URL”：“http://\/xplorestaging.ieee.org\/ielx7\/5962385\/10237282\/099700403.pdf？arnumber=9970403”，“内容类型”：“未指定”，“content-version”：“vor”，“intended-application”：“相似性检查”}]，“存放”：{“日期部分”：[2023,9,25]]，“日期时间”：“2023-09-25T18:27:04Z”，“时间戳”：1695666424000}，“分数”：1，“资源“：{”primary“:{”URL“：“https:\/\/ieeexplore.iee.org\/document\/9970403\/”}}，“副标题”：[]，“短标题”：[]，“已发布”：{“日期-部件”：[[2023,9]]}，”引用计数“：48，”日志发布“：{”发布“：“9”}，‘URL’：“http://\/dx.doi.org\/10.109\/tnnls.2022.3225090”，“关系”：{}，《ISSN》：[“216262620”237X“，”2162-2388“]，”ISSN-type“：[{“value”：“2162-237X”，“type”：”print“}，{“value”：“21 62-2388”，“类型”：“电子”｝]，“主题”：[]，“已发布”：｛“日期部分”：[[2023,9]｝｝｝