会议论文《基于神经网络的自适应滑模逆控制器设计》发表于第二届仪表、自动化与先进集成技术大会。该文提出一种结合神经网络与滑模控制的自适应逆控制器方法，旨在提高系统动态响应和控制精度。通过神经网络的非线性逼近能力，实现对系统不确定性和外部干扰的自适应补偿，增强了控制系统的鲁棒性。研究结果表明，该方法在复杂工况下具有良好的控制性能。
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