SD-DPC：稀疏字典可微预测控制框架

研究者提出稀疏字典可微分预测控制（SD-DPC），一种从数据中为非线性系统学习稀疏、可解释反馈策略的框架。 该方法先用基于 rollout 的 SINDy 辨识预测模型，再将策略参数化为字典函数的稀疏组合，通过该模型对约束有限时域预测控制目标求导训练，使各项由闭环性能而非模仿已有控制器来筛选。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。