用RBF网络控制非线性系统的混沌运动
来源期刊：湖南科技大学学报自然科学版2002年第1期
论文作者：王耀南 周少武 刘祖润 谭文
关键词：RBF神经网络; 混沌控制; 吸引子; 数值仿真;
摘 要：设计RBF前向神经网络,以Ott、Grebogi和Yorke混沌控制策略作为训练网络控制算法的基础,通过参数扰动模型输出数据训练网络来产生控制非线性系统的混沌运动必须的小扰动时间序列信号,使其成为混沌控制器,将嵌入在混沌吸引子中不稳定周期轨道镇定到稳定不动点.Hénon映射的数值仿真结果证明该方法十分有效.图6,参7.
王耀南1，周少武2，刘祖润2，谭文2
(1.湖南大学,电气与信息工程学院,湖南,长沙,410082;
2.湘潭工学院,信息与电气工程系,湖南,湘潭,411201)
摘要:设计RBF前向神经网络,以Ott、Grebogi和Yorke混沌控制策略作为训练网络控制算法的基础,通过参数扰动模型输出数据训练网络来产生控制非线性系统的混沌运动必须的小扰动时间序列信号,使其成为混沌控制器,将嵌入在混沌吸引子中不稳定周期轨道镇定到稳定不动点.Hénon映射的数值仿真结果证明该方法十分有效.图6,参7.
关键词:RBF神经网络; 混沌控制; 吸引子; 数值仿真;
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