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阐述了微分对策理论在实际应用中存在的问题，并从动态冲突的实际过程出发，将神经网络理论与分层智式智能控制理论相结合，来模型化微分对策问题。将微分对策的双向优化问题转化成基于神经网络理论的目标机动性辨识和单向优化控制问题，将微分对策的定性与定量结合起来，为有效加入人的经验提供了一种技术途径。并采用自适应分布式学习速率，大大提高了神经网络的学习速度和精度。