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本书揭示非高斯系统控制问题的信息学和系统学本质特征，提出随机分布泛函和统计信息集合驱动的反馈控制和估计思想，建立基于动静混合神经网络和泛函算子优化的新型随机分布系统建模、分析、控制、估计和优化理论与故障检测理论框架。本书内容具有以下有别于传统随机控制的特点：被控对象具有非高斯随机变量和非线性动态；控制指标是输出PDF、高阶矩集合或熵而非期望和方差；动态反馈控制由变量统计信息或概率分布函数驱动而非由确定值驱动。