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利用WNN(小波神经网络)逼近未知函数,将未知离散非线性系统转化为一类参数化严格反馈系统,进而对变换后的系统给出一个避免过参数化的自适应反推控制器,并证明该控制器可保证在存在参数不确定性和函数不确定性的条件下,整个自适应系统的状态全局有界,同时也可保证系统的跟踪误差落在一个大小与不确定性成比例的紧集中,仿真结果表明该控制器具有较强的鲁棒性,可适用于不同的对象.