1 Introduktion till monografin. - 1. 1 Bakgrund och motivation: Transient Response Control. - 1. 2 Monografins organisation. - 2 Iterativ inlärningskontroll: En översikt. - 2. 1 Inledning. - 2. 2 Litteraturöversikt. - 2. 3 Problemformulering. - 3 Linjär tidsinvariant inlärningskontroll. - 3. 1 Konvergens med noll fel. - 3. 2 Konvergens med fel som inte är noll. - 3. 3 Lösningens natur. - 4 LTI-inlärningskontroll via parameterskattning. - 4. 1 Beskrivning av systemet. - 4. 2 Huvudresultat. - 4. 3 Kommentarer. - 5 Inlärningskontroll med ändlig horisont. - 5. 1 l?-Optimal inlärningskontroll med minnet. - 5. 2 Lärandekonvergens i ett steg. - 5. 3 Inlärningskontroll med multirate-sampling. - 5. 4 Exempel. - 5. 5 Kommentarer och tillägg. - 6 Icke-linjär inlärningskontroll. - 6. 1 Lärstyrning för olinjära system. - 6. 2 Learning Controller för en klass av icke-linjära system. - 7 Artificiella neurala nätverk för iterativ inlärningskontroll. - 7. 1 Styrenheter för neurala nätverk. - 7. 2 Statisk inlärningskontroll med hjälp av ett ANN. - 7. 3 Styrenhet för dynamisk inlärning med hjälp av ett ANN. - 7. 4 Reinforcement Learning Controller med hjälp av en ANN. - 8 Slutsats. - 8. 1 Sammanfattning. - 8. 2 Riktningar för framtida forskning. - Bilaga A: Några grundläggande resultat om multirate-sampling. - A. 1 Inledning. - A. 3 Grundläggande resultat. - Bilaga B: Handledning om artificiella neurala nätverk. - B. 1 En introduktion till neurala nätverk. - B. 1. 1 Neuroner. - B. 1. 2 Topologi för sammankoppling. - B. 1. 3 Att lära sig lagar. - B. 2 Historisk bakgrund. - B. 3 Egenskaper hos neurala nätverk. - B. 3. 1 Mönsterklassificering och associativt minne. - B. 3. 2 Självorganisering och extrahering av funktioner. - B. 3. 3 Optimering. - B. 3. 4 icke-linjära avbildningar. - B. 4 Neurala nät och datorer. - B. 5 Härledning av bakreproduktion. - B. 6 Referenser till neurala nätverk. -Referenser. Språk: Engelska