本书详细阐述不确定动态系统智能评判学习与控制的基础理论，核心方法与典型应用，包括数据驱动智能优化调节，事件驱动自适应控制设计，自学习鲁棒镇定与轨迹跟踪等，并涵盖关于自适应评判系统稳定性，收敛性，最优性以及鲁棒性的分析。针对连续时间系统，考虑一般不确定性和广义不确定性，全面探讨自学习鲁棒控制综合，并研究未知非仿射情形时的自适应优化设计。针对离散时间系统，提出不同类型的有效迭代算法，建立一系列具有未知动态的非线性智能优化控制策略，并初步探索一种不确定情况下的自学习鲁棒镇定。

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