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Levant,A.(2015)。滑模控制和观察,Springer。“,”DOI“:”10.1007\/978-0-8176-4893-0“},{“key”:”ref_22“,”DOI-asserted-by“:”crossref“,”first page“:”1447“,”DOI“:“10.1109\/9.948475”,“article-title”:“具有有限时间收敛的通用单输入单输出(siso)滑模控制器”,“volume”:“46”,“author”:“Levant”,“year”:“2001”,“journal-title“:”IEEE Trans.Autom.Control“},{“键”:“ref_23“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:”1744“,”doi“:”10.1080\/00207179.2013.796068“,”article-title“:”非线性分数阶动力系统无抖振终端滑模控制器的设计“,”volume“:“86”,”author“:”Aghababa“,”year“:”2013“,”journal-title”:“Int.J.Control”},{“key”:“ref_24”,”doi-asserted-by“,”首页“:”231“,”DOI“:”10.1016\/j.neucom.2016.09.089“,”article-title“:”基于动力学系统局部逼近的不确定机器人机械手自适应终端滑模控制“,”volume“:”228“,”author“:”Tran“,”year“:”2017“,”journal-title”:“Neurocomputing”},{“key”:“ref_25”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Jia,T.和Kang,G.(2012年1月15日\u201317)。一种基于rbf神经网络的机器人非奇异终端滑模控制器。2012年第三届智能控制与信息处理国际会议论文集,中国大连。“,”DOI“:”10.1109\/ICICIP.2012.6391479“},{“key”:“ref_26”,“unstructured”:“Wang,H.,Yang,Z.,and Zhou,Z.(2016,January 28\u201330).一类欠驱动机械系统基于Rbf的终端滑模控制。2016中国控制与决策会议论文集,银川。”},“{”key“:”ref_27“,”DOI-asserted-by“:”crossref“,”first page“:”1“,”DOI“:”10.1080\/00207179.2015.1012119“,”article-title“:”可逆冷轧带钢速度和张力系统基于终端滑模和小波网络的解耦控制“,”volume“:“88”,”author“:”Fang“,”year“:”2015“,”journal-title”:“Int.J.control”},{“key”:“ref_28”,”DOI-asserted-by“:”crossref.“,”第一页“:”849“,”DOI“:”10.1109\/TFUZZ.2006.879982“,”article-title“:”使用模糊小波网络的机器人操纵器非奇异终端滑模控制“,”volume“:”14“,”author“:”Lin“,”year“:”2006“,”journal-title”:“IEEE Trans。模糊系统。“},{”key“:”ref_29“,”unstructured“:”Ferch,M.,Zhang,J.,and Knoll,A.(1999,January 10\u201315)。基于B样条模糊控制器的力控制任务机器人技能转移。1999年IEEE机器人与自动化国际会议论文集,美国密歇根州底特律“}DOI“:”10.1109\/72.950131“,”article-title“:”基于节点优化B样条网络的非线性系统建模“,”volume“:”12“,”author“:”Yiu“,”year“:”2001“,”journal-title”:“IEEE Trans。神经网络。“},{”key“:”ref_31“,”unstructured“:”Cabrita,C.,Ruano,A.E.,and Fonseca,C.M.(2001年1月15日\u201316)。B-样条神经网络和神经模糊系统的单目标遗传编程设计。西班牙巴伦西亚Ifac高级模糊神经控制研讨会论文集。“}”,{“key”:“ref_32”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“第一页“:”1513“,”DOI“:”10.1016\/j.asoc.2007.10.15“,”article-title“:”使用改进的微分进化识别实验非线性过程的B样条神经网络设计“,”volume“:”8“,”author“:”Leandro“,”year“:”2008“,”journal-title”:“Appl。软计算。“},{”key“:”ref_33“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Qamar,S.,Khan,L.,and Qamar10.1109\/FIT.2013.45“},{”key“:”ref_34“,”first page“:“1348”,”article-title“:”全车主动悬架系统基于自适应B样条线的神经模糊控制“,”volume“::”16“,”author“:”Qamar“,”year“:”2013“,”journal-title”:“中东科学研究杂志”},“key”:“ref_35”,“doi-asserted-by”:“crossref”,”first-page“:”841“,”doi“:”10.1109\/21.376496英寸文章标题“:“模糊B样条隶属函数及其在模糊神经控制中的应用”,“卷”:“25”,“作者”:“王”,“年份”:“1995”,“期刊标题”:“IEEE Trans。系统。人类网络。“},{”key“:”ref_36“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first 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