摘
文通确定性系统发展概念原理阐述确定性发展现状切换控制思想确定性系统结合进延展广义确定性系统结构分析
针传统适应控制现模型适应切换控制理方法中存问题提出面复杂系统神网络模型适应切换控制方法采邻聚类学算法样分类利RBF神网络学力非线性逼力进行离线建模时引入动态模型库技术动态建立模型系统运行时线实时检测系统前状态超出现子模型构成状态空间利线神网络学新状态建立新模型加入动态模型库中改善动态系统暂态响应增强系统鲁棒性计算机仿真结果表明该算法效性流种控制方法进行分述着重分析基RBF神网络切换控制方法工况区域采RBF神网络通设计子模型设置相应控制器进行切换控制
关键词：确定系统切换控制神网络
目 录
第1章 切换控制发展 1
11 般切换控制系统研究背景意义基属性 1
12 切换控制基思想重意义 2
13 切换系统稳定性 2
14 RBF神网络选取 5
14 基RBF神网络切换控制 6
15 结 6
第2章 切换系统描述 8
21 RBF神网络 8
22 基NNI适应控制 9
23 神网络适应切换 9
24 全软件方式实现控制 10
第3章 RBF神网络建模 11
31 RBF神网络建模 12
32 RBF神网络权值调整 12
33 控制器设置 15
第4章 RBF神网络实现模型切换控制 16
41 RBF神网络切换策略 16
42 仿真实例 16
43 章结 21
结 22
参考文献 23
致 谢 24
第1章 切换控制发展
11 般切换控制系统研究背景意义基属性
混杂控制系统(Hybrid control systems)离散事件动态系统(Discrete event dynamic systems)连续变量动态系统(Continuous variable dynamic systems)相互耦合作构成动力学系统面l问题研究方法突破典控制理模式体系适应日益复杂控制象控制程典控制理中基概念通更般表述方式移植混杂系统关混杂系统基属性分析理研究前提出发点
(1)离散变量连续变量属性界定：
建模数学工具方面差异导致典控制理中离散事件动态系统连续变量动态系统独立研究形成套完整理体系实际系统具备种理身完备性例采样控制调速器控制化工反应程控制等等具离散变量连续变量相互耦合作特点理体系离散变量连续变量赋予干属性诸稳定性控性观性等等质属性相互应限表述方式研究工具法相理框架进行统纳处理混杂系统研究中通常继承连续变量典属性定义方式离散变量赋予事件属性具决策控制功
(2)离散变量连续变量耦合属性界定：
离散变量状态变量耦合属性界定存两种观点二者行化衍生出广义状态变量概念系统动态包含离散动态连续动态两部分二认系统性取决连续动态程独立提取离散动态程作连续动态程逻辑控制单元两种观点间差异导致混杂系统研究着眼点模式方法相根动化工业生产程特点：单片机编程控制器数字信号处理单元等等数字化装置广泛应工业制造流程理数字信号工作模式(产生变换运算处理)连续动态程背景控制象第二种观点更符合实际需混杂控制系统研究状态空间控制理时起步20世纪60年代航空工业机器制造业等领域发展促进控制理进步相继出现许控制系统难统特定理体系诸：继电器控制系统采样控制系统模型控制系统交通航线信息理系统等十年出版学术专著文集述系统模型均涵盖混杂系统体系中
12 切换控制基思想重意义
传感器出现障时原先控制方式够维持系统原先性种直接想法根前障检测结果调度预先设计障模型相应控制策略代前控制策略种设计思想首先检测前障传感器状态果发现障根障模型时切换相应控制策略切换控制基思想
切换控制系统(Switched control systems)种较特殊混杂系统分定义逻辑触发逻辑开关逻辑变量种基Pontryagin值原理bangbang控制原理继电器控制完成切换伺服系统较早期切换控制理应通原继电控制系统相面变换完善变结构控制系统模型参考适应系统模型控制系统发展促进切换控制系统理研究
非线性系统级联系统稳定全局稳定非完整系统稳定问题中采控制器切换控制证明改进般非线性静态状态反馈控制通常法满足控制求状况种非常效控制方式
切换系统研究定意义促进控制理发展速度特征时变性非连续性单稳定性问题说典动力系统概念方法扩展深化反应出系统动力学复杂性行更具般代表性Lyapunov函数构造方式灵活性效性够切换系统稳定性问题探索中更充分表现说切换系统研究具深远意义认识掌握复杂系统程中第步重步
13 切换系统稳定性
考虑切换系统：
（11）
定u（t）≡0t≥t0LiberzonMorsel稳定性问题纳：
问题1：分析意切换作(全局)渐(指数)稳定条件
问题2：分析切换信号演化规律(全局)渐(指数)稳定
问题3：子系统均稳定构造切换控制(全局)渐(指数)稳定
问题1Dayawansa etal证明线性切换系统意切换序列作指数稳定性渐稳定性间等价性进等价存公Lyapunov函数指出未必具二次型形式Xie etal证明两Hurwitz稳定矩阵构成切换系统意切换作指数稳定充条件存组适参数关**矩阵线性矩阵等式组解相应Lyapunov函数Molchanovet al铡拟二次型Lyapunov函数面体Lyapunov函数关线性微分包含稳定性研究问题l等价断言线性切换系统意切换序列作致渐稳定性分等价：(i)存映射L： 满足L(x)L(x)L(ax)>0V(x)xL(x)子系统公Lyapunov函数(ii)存整数m≥n矩阵W∈满足rank(w)nQ1∈i∈{1…N}WA1Q1Wi∈{1…N}中()表示穷范数意义矩阵测度
判公二次型Lyapunov函数存性方法考察系统矩阵诱导
Lyapunov映射：
（12）
解析性质Cheng etaltl旋转群S0(n)工具利映射(1．2)性质刻画存公二次型Lyapunov函数充条件Ooba et al通提取映射(1．2)代数特征出判公二次型Lyapunov函数存性干充分条件Libcrzon et al证明线性子系统矩阵构成解Lie代数(等价存相似变换矩阵子系统矩阵具三角形式)存公二次型Lyapunov函数光滑非线性子系统构成切换系统MancillaAnguilar研究表明子系统量场Lie括号运算满足交换律子系统渐稳定性蕴含整系统意切换作渐稳定性线性子系统条件等价子系统矩阵积交换断言公二次型Lyapunov函数存性构造程：
定称矩阵递推构造称矩阵i∈{l…Nl}：
（13）
满足称矩阵晶>0系统矩阵公二次型Lyapunov函数解析形式
刻画切换信号变化规律存两种方式：时间演化二状态演化问题2前者较理想刻画方式者通常难提取统准便切换信号间相互较分类基础Branicky et al提出Lyapunov函数(multiple Lyapunov functions)方法相应驻留时间(minimum dwell time)概念成分析问题2力工具关键Lyapunov函数间相容性：稳定系统状态位意Lyapunov函数某等势面界定变集段时间状态必然进入Lyapunov函数等势面界定变集相邻两次切换间适时间间隔蕴含整系统稳定性
问题3谓切换镇定问题Lyapunov稳定性意义定理出发结判断否存Lipschitz连续函数满足中i∈{1…N}称子系统量衰减域命题具丰富涵：首先量衰减域界定取决量定义方式Lyapunov函数构造方式量衰减域范围Lyapunov函数保守性关保守性越子系统应量衰减域越次验证子系统量衰减域覆盖状态空间较困难通常问题转化代数判例切换系统二次镇定凸组合条件般验证凸组合存性NP难通选取特殊二次型Lyaptmov函数结合相应解析技巧出凸组合系数构造条件两子系统情形基逐段二次型LyapunoV函数 i∈{l2}证明果成立中i∈{l2}满足系统(1．2)指数镇定
Bacciotti系统(1．2)转化双线性系统利关双线性系统逐段常值输入镇定方法结构造出指数镇定切换控制律二维线性系统动力学行取决特征值结构Xu et al利导函数意义分考察特征值结构组合方式二维线性切换系统镇定性问题法致估计状态衰减律渐稳定结
14 RBF神网络选取
模型切换控制思想早见文献[1]解决间接适应控制中估计模型稳定性问题
1992年Morse等研究模型参考适应系统时系统相阶未知情况鲁棒定值控制优化问题建立固定模型考虑保持稳定情况通模型间切换改善传统适
应控制器暂态性1997年Narendra等研究线性时变系统模型参考适应控制时固定模型适应模型相结合提出相应控制方案具柔性结构稳定智控制系统稳定性进行证明2000年提出分层滞环切换切换逻辑控制思想研究存建模确定性线性系统控制问题证明闭环系统存扰动噪声未建模动态稳定性首次神网络引入模型切换控制中控制器2部分组成：
①线性控制器
②基神网络非线性控制器
线性控制器目保证系统稳定性非线性控制器改善控象动态性
类具Brunovsky形式简单非线性系统未知参数模型线性 分析闭环系统稳定性利神网络进行负荷建模理研究 理方法取成果外模型控制实际应方面成功应：航空系统中柔性传输系统控制短期电力负荷模型组合预测系统锅炉热汽温控制系统火电单元机组协调控制系统基模型适应滤波技术线性二次型优控制提出电厂锅炉汽机协调控制系统障诊断容错控制方案等研究现状目前做工作基传统适应基础展开样存着局限
1）需考虑参考模型选择问题复杂系统选择合适参考模型基现实
2）已模型控制方案设计中减轻建模控制线计算负担般选择两适应模型余均采固定参数模型样利理系统进行分析综合全体现适应思想更况模型控制中时满足系统控制性需某子模型切换中采稳定控制策略(定范围提高系统快速性灵敏性等)模型控制中模型集中找系统模型相匹配模型参数时基系统模型设计控制器控制实际系统样会造成系统输出偏差非模型集中模型参数分布十分密集否会出现模型匹配样会造成计算负担基传统适应控制方法模型切换控制学适应力局限性根解决问题需寻求种具学适应力模型切换控制方法适应变化复杂象文神网络学力非线性逼力模型切换思想相结合设计复杂系统神网络模型切换控制结构方法采RBF神网络通递推二算法动态调整权值逼非线性系统动态特性减少模型集中元素模型数减轻计算负担时明显改善系统动态响应
14 基RBF神网络切换控制
滑模控制 (Sliding Mode Control简称SMC)种实现线性非线性系统鲁棒控制方法滑模变结构系统中滑动模态系统参数摄动外部干扰具变性系统摄动性外界干扰关种理想鲁棒性受世界范围极**注迅速发展特点反馈信号连续状态空间中面间断切换
实际应中单纯采滑模控制存定足缺陷：首先存抖振问题滑模带高频切换引起控制器输出高频振荡现象高频抖振会激起系统未建模动态特性系统稳定
次容易受测量噪声影响控制器输入赖接零测变量符号
次需较控制信号克服参数确定性
计算等效控制存定困难
工神网络(Neural Network简称NN)现代神生物学研究基础提出模拟生物进化程反映脑某特性计算结构外界输入样刺激断改变网络连接权值拓扑结构网络输出断接期输出优点具较强学力高度行运算力充分逼意复杂非线性关系具较强鲁棒性容错性
滑模变结构控制存足促神网络控制相结合系统保持参数摄动外部干扰强鲁棒性时量消抖振发生通神网络传统滑模控制结合消滑模控制实际应中系统模型限制通网络学算法改进加快系统响应速度时减系统抖振进步加强系统鲁棒性滑模控制实际应减少障碍
15 结
文重点提出基RBF神网络模型切换策略RBF神网络径基函数神网络（Radical Basis Function）径基函数神网络种高效前馈式神网络具前网络具佳逼性全局优特性结构简单训练速度快时种广泛应模式识非线性函数逼等领域神网络模型
Abstract
In this paper the uncertainty of the system development concepts principles described the current situation of uncertainty as well as switch control the combination of ideas and the uncertainty of the system And then extended to the analysis of the structure of the generalized uncertainty
Switch for the traditional adaptive control and the existing multimodel adaptive control theory and methods a neural network model for complex systems adaptive switching control method Nearest neighbor clustering algorithm for sample classification and learning ability and nonlinear approximation capability of RBF neural network offline modeling At the same time the introduction of the dynamic model library to dynamically create multimodel System is running realtime detection system in excess of the current state of the state space of existing submodel using online neural network learning a new state and create a new model to join the dynamic model of the library in order to improve the transient response of dynamic systems and enhance system robustness The computer simulation results show the effectiveness of the algorithm The mainstream of several control methods are described and analyzed the switching control method based on RBF neural network RBF neural network to the region in a number of conditions through the design of multiple submodel and set the appropriate controller switching control
Key words：uncertainty system switch control neural network
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文通确定性系统发展概念原理阐述确定性发展现状切换控制思想确定性系统结合进延展广义确定性系统结构分析
针传统适应控制现模型适应切换控制理方法中存问题提出面复杂系统神网络模型适应切换控制方法采邻聚类学算法样分类利RBF神网络学力非线性逼力进行离线建模时引入动态模型库技术动态建立模型系统运行时线实时检测系统前状态超出现子模型构成状态空间利线神网络学新状态建立新模型加入动态模型库中改善动态系统暂态响应增强系统鲁棒性计算机仿真结果表明该算法效性流种控制方法进行分述着重分析基RBF神网络切换控制方法工况区域采RBF神网络通设计子模型设置相应控制器进行切换控制
关键词：确定系统切换控制神网络
目 录
第1章 切换控制发展 1
11 般切换控制系统研究背景意义基属性 1
12 切换控制基思想重意义 2
13 切换系统稳定性 2
14 RBF神网络选取 5
14 基RBF神网络切换控制 6
15 结 6
第2章 切换系统描述 8
21 RBF神网络 8
22 基NNI适应控制 9
23 神网络适应切换 9
24 全软件方式实现控制 10
第3章 RBF神网络建模 11
31 RBF神网络建模 12
32 RBF神网络权值调整 12
33 控制器设置 15
第4章 RBF神网络实现模型切换控制 16
41 RBF神网络切换策略 16
42 仿真实例 16
43 章结 21
结 22
参考文献 23
致 谢 24
第1章 切换控制发展
11 般切换控制系统研究背景意义基属性
混杂控制系统(Hybrid control systems)离散事件动态系统(Discrete event dynamic systems)连续变量动态系统(Continuous variable dynamic systems)相互耦合作构成动力学系统面l问题研究方法突破典控制理模式体系适应日益复杂控制象控制程典控制理中基概念通更般表述方式移植混杂系统关混杂系统基属性分析理研究前提出发点
(1)离散变量连续变量属性界定：
建模数学工具方面差异导致典控制理中离散事件动态系统连续变量动态系统独立研究形成套完整理体系实际系统具备种理身完备性例采样控制调速器控制化工反应程控制等等具离散变量连续变量相互耦合作特点理体系离散变量连续变量赋予干属性诸稳定性控性观性等等质属性相互应限表述方式研究工具法相理框架进行统纳处理混杂系统研究中通常继承连续变量典属性定义方式离散变量赋予事件属性具决策控制功
(2)离散变量连续变量耦合属性界定：
离散变量状态变量耦合属性界定存两种观点二者行化衍生出广义状态变量概念系统动态包含离散动态连续动态两部分二认系统性取决连续动态程独立提取离散动态程作连续动态程逻辑控制单元两种观点间差异导致混杂系统研究着眼点模式方法相根动化工业生产程特点：单片机编程控制器数字信号处理单元等等数字化装置广泛应工业制造流程理数字信号工作模式(产生变换运算处理)连续动态程背景控制象第二种观点更符合实际需混杂控制系统研究状态空间控制理时起步20世纪60年代航空工业机器制造业等领域发展促进控制理进步相继出现许控制系统难统特定理体系诸：继电器控制系统采样控制系统模型控制系统交通航线信息理系统等十年出版学术专著文集述系统模型均涵盖混杂系统体系中
12 切换控制基思想重意义
传感器出现障时原先控制方式够维持系统原先性种直接想法根前障检测结果调度预先设计障模型相应控制策略代前控制策略种设计思想首先检测前障传感器状态果发现障根障模型时切换相应控制策略切换控制基思想
切换控制系统(Switched control systems)种较特殊混杂系统分定义逻辑触发逻辑开关逻辑变量种基Pontryagin值原理bangbang控制原理继电器控制完成切换伺服系统较早期切换控制理应通原继电控制系统相面变换完善变结构控制系统模型参考适应系统模型控制系统发展促进切换控制系统理研究
非线性系统级联系统稳定全局稳定非完整系统稳定问题中采控制器切换控制证明改进般非线性静态状态反馈控制通常法满足控制求状况种非常效控制方式
切换系统研究定意义促进控制理发展速度特征时变性非连续性单稳定性问题说典动力系统概念方法扩展深化反应出系统动力学复杂性行更具般代表性Lyapunov函数构造方式灵活性效性够切换系统稳定性问题探索中更充分表现说切换系统研究具深远意义认识掌握复杂系统程中第步重步
13 切换系统稳定性
考虑切换系统：
（11）
定u（t）≡0t≥t0LiberzonMorsel稳定性问题纳：
问题1：分析意切换作(全局)渐(指数)稳定条件
问题2：分析切换信号演化规律(全局)渐(指数)稳定
问题3：子系统均稳定构造切换控制(全局)渐(指数)稳定
问题1Dayawansa etal证明线性切换系统意切换序列作指数稳定性渐稳定性间等价性进等价存公Lyapunov函数指出未必具二次型形式Xie etal证明两Hurwitz稳定矩阵构成切换系统意切换作指数稳定充条件存组适参数关**矩阵线性矩阵等式组解相应Lyapunov函数Molchanovet al铡拟二次型Lyapunov函数面体Lyapunov函数关线性微分包含稳定性研究问题l等价断言线性切换系统意切换序列作致渐稳定性分等价：(i)存映射L： 满足L(x)L(x)L(ax)>0V(x)xL(x)子系统公Lyapunov函数(ii)存整数m≥n矩阵W∈满足rank(w)nQ1∈i∈{1…N}WA1Q1Wi∈{1…N}中()表示穷范数意义矩阵测度
判公二次型Lyapunov函数存性方法考察系统矩阵诱导
Lyapunov映射：
（12）
解析性质Cheng etaltl旋转群S0(n)工具利映射(1．2)性质刻画存公二次型Lyapunov函数充条件Ooba et al通提取映射(1．2)代数特征出判公二次型Lyapunov函数存性干充分条件Libcrzon et al证明线性子系统矩阵构成解Lie代数(等价存相似变换矩阵子系统矩阵具三角形式)存公二次型Lyapunov函数光滑非线性子系统构成切换系统MancillaAnguilar研究表明子系统量场Lie括号运算满足交换律子系统渐稳定性蕴含整系统意切换作渐稳定性线性子系统条件等价子系统矩阵积交换断言公二次型Lyapunov函数存性构造程：
定称矩阵递推构造称矩阵i∈{l…Nl}：
（13）
满足称矩阵晶>0系统矩阵公二次型Lyapunov函数解析形式
刻画切换信号变化规律存两种方式：时间演化二状态演化问题2前者较理想刻画方式者通常难提取统准便切换信号间相互较分类基础Branicky et al提出Lyapunov函数(multiple Lyapunov functions)方法相应驻留时间(minimum dwell time)概念成分析问题2力工具关键Lyapunov函数间相容性：稳定系统状态位意Lyapunov函数某等势面界定变集段时间状态必然进入Lyapunov函数等势面界定变集相邻两次切换间适时间间隔蕴含整系统稳定性
问题3谓切换镇定问题Lyapunov稳定性意义定理出发结判断否存Lipschitz连续函数满足中i∈{1…N}称子系统量衰减域命题具丰富涵：首先量衰减域界定取决量定义方式Lyapunov函数构造方式量衰减域范围Lyapunov函数保守性关保守性越子系统应量衰减域越次验证子系统量衰减域覆盖状态空间较困难通常问题转化代数判例切换系统二次镇定凸组合条件般验证凸组合存性NP难通选取特殊二次型Lyaptmov函数结合相应解析技巧出凸组合系数构造条件两子系统情形基逐段二次型LyapunoV函数 i∈{l2}证明果成立中i∈{l2}满足系统(1．2)指数镇定
Bacciotti系统(1．2)转化双线性系统利关双线性系统逐段常值输入镇定方法结构造出指数镇定切换控制律二维线性系统动力学行取决特征值结构Xu et al利导函数意义分考察特征值结构组合方式二维线性切换系统镇定性问题法致估计状态衰减律渐稳定结
14 RBF神网络选取
模型切换控制思想早见文献[1]解决间接适应控制中估计模型稳定性问题
1992年Morse等研究模型参考适应系统时系统相阶未知情况鲁棒定值控制优化问题建立固定模型考虑保持稳定情况通模型间切换改善传统适
应控制器暂态性1997年Narendra等研究线性时变系统模型参考适应控制时固定模型适应模型相结合提出相应控制方案具柔性结构稳定智控制系统稳定性进行证明2000年提出分层滞环切换切换逻辑控制思想研究存建模确定性线性系统控制问题证明闭环系统存扰动噪声未建模动态稳定性首次神网络引入模型切换控制中控制器2部分组成：
①线性控制器
②基神网络非线性控制器
线性控制器目保证系统稳定性非线性控制器改善控象动态性
类具Brunovsky形式简单非线性系统未知参数模型线性 分析闭环系统稳定性利神网络进行负荷建模理研究 理方法取成果外模型控制实际应方面成功应：航空系统中柔性传输系统控制短期电力负荷模型组合预测系统锅炉热汽温控制系统火电单元机组协调控制系统基模型适应滤波技术线性二次型优控制提出电厂锅炉汽机协调控制系统障诊断容错控制方案等研究现状目前做工作基传统适应基础展开样存着局限
1）需考虑参考模型选择问题复杂系统选择合适参考模型基现实
2）已模型控制方案设计中减轻建模控制线计算负担般选择两适应模型余均采固定参数模型样利理系统进行分析综合全体现适应思想更况模型控制中时满足系统控制性需某子模型切换中采稳定控制策略(定范围提高系统快速性灵敏性等)模型控制中模型集中找系统模型相匹配模型参数时基系统模型设计控制器控制实际系统样会造成系统输出偏差非模型集中模型参数分布十分密集否会出现模型匹配样会造成计算负担基传统适应控制方法模型切换控制学适应力局限性根解决问题需寻求种具学适应力模型切换控制方法适应变化复杂象文神网络学力非线性逼力模型切换思想相结合设计复杂系统神网络模型切换控制结构方法采RBF神网络通递推二算法动态调整权值逼非线性系统动态特性减少模型集中元素模型数减轻计算负担时明显改善系统动态响应
14 基RBF神网络切换控制
滑模控制 (Sliding Mode Control简称SMC)种实现线性非线性系统鲁棒控制方法滑模变结构系统中滑动模态系统参数摄动外部干扰具变性系统摄动性外界干扰关种理想鲁棒性受世界范围极**注迅速发展特点反馈信号连续状态空间中面间断切换
实际应中单纯采滑模控制存定足缺陷：首先存抖振问题滑模带高频切换引起控制器输出高频振荡现象高频抖振会激起系统未建模动态特性系统稳定
次容易受测量噪声影响控制器输入赖接零测变量符号
次需较控制信号克服参数确定性
计算等效控制存定困难
工神网络(Neural Network简称NN)现代神生物学研究基础提出模拟生物进化程反映脑某特性计算结构外界输入样刺激断改变网络连接权值拓扑结构网络输出断接期输出优点具较强学力高度行运算力充分逼意复杂非线性关系具较强鲁棒性容错性
滑模变结构控制存足促神网络控制相结合系统保持参数摄动外部干扰强鲁棒性时量消抖振发生通神网络传统滑模控制结合消滑模控制实际应中系统模型限制通网络学算法改进加快系统响应速度时减系统抖振进步加强系统鲁棒性滑模控制实际应减少障碍
15 结
文重点提出基RBF神网络模型切换策略RBF神网络径基函数神网络（Radical Basis Function）径基函数神网络种高效前馈式神网络具前网络具佳逼性全局优特性结构简单训练速度快时种广泛应模式识非线性函数逼等领域神网络模型
Abstract
In this paper the uncertainty of the system development concepts principles described the current situation of uncertainty as well as switch control the combination of ideas and the uncertainty of the system And then extended to the analysis of the structure of the generalized uncertainty
Switch for the traditional adaptive control and the existing multimodel adaptive control theory and methods a neural network model for complex systems adaptive switching control method Nearest neighbor clustering algorithm for sample classification and learning ability and nonlinear approximation capability of RBF neural network offline modeling At the same time the introduction of the dynamic model library to dynamically create multimodel System is running realtime detection system in excess of the current state of the state space of existing submodel using online neural network learning a new state and create a new model to join the dynamic model of the library in order to improve the transient response of dynamic systems and enhance system robustness The computer simulation results show the effectiveness of the algorithm The mainstream of several control methods are described and analyzed the switching control method based on RBF neural network RBF neural network to the region in a number of conditions through the design of multiple submodel and set the appropriate controller switching control
Key words：uncertainty system switch control neural network
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