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    50年代:  研究学习机。
    60年代:  研究自适应和自学习等方法,研究双重控制和人工神经网络的学习控制理论。
    1962年:  K S.Narendra等提出了一种基于性能反馈的校正方法。
    1964年:  FW.Smith提出一种应用模式识别自适应技术的开关式(Bang-Bang)控制方法。
             F.B.Smith研究了可训练飞行控制系统;
             Butz开发了一个开关式学习调节器;
             Mendel把可训练阈值逻辑方法作为一种人工智能技术用于控制系统。
    1965年:  Waltz和Fu提出把启发式方法用于再励学习(或强化学习)控制系统。
    1965年:  Fu利用Bayes学习估计方法研究基于模式识别的学习控制。
    1969年:  Wee和Fu提出模糊学习控制系统。
    1977-1982年:
             Saridis等发展了递阶语义学习方法。
    80年代:  研究反复学习控制和重复学习控制。
    1978年:  内山首先提出重复学习控制(repetitive learning control)方法,井上和中野等从频域角度发展了重复学习控制。
    1984年:  本、川村和宫崎等提出了时域学习控制方法,即反复学习控制(iterative learning control)。
    1986年:  古田等基于Hilbert空间和逆时间角度,提出一种多变量的最优反复学习控制,。
    1987年:  Gu和Loh提出一种多步反复学习控制方法。
    80年代初期:
             连接主义(connectionist)学习方法为学习控制输入新的动力。
             Rwmelhart等提出了能够实现多层神经网络的误差反向传播模型。
             Hopfield提出一种具有联想记忆功能的反馈互连网络,后被称为Hopfield网络。