混沌神经网络逆控制的同步及其在保密通信系统中的应用

利用神经网络的学习、逼近能力构造混沌神经网络，提出逆控制混沌同步方法来同步两个混沌神经网络，并基于逆控制和混沌神经网络的同步给出一种新的混沌保密通信系统.理论分析和数值实验结果表明，新系统能够有效地克服信道噪声对信息传输的不良影响，具有较强通用性和柔韧性，且有同步速度快，信号恢复精度高和密钥量大的优点. 关键词： 混沌同步 自适应逆控制 混沌神经网络 保密通信     

不确定混沌系统的径向基函数神经网络反馈补偿控制

对不确定混沌系统控制问题, 研究了一种基于径向基函数神经网络(radial basis function neural network, RBFNN)的反馈补偿控制方法. 该方法首先用RBFNN对混沌系统的动力学特性进行学习, 然后用训练好的RBFNN模型对混沌系统进行反馈补偿控制. 该方法的特点是不需要被控混沌系统的数学模型,可以快速跟踪任意给定的参考信号. 数值仿真试验表明了该控制方法不仅具有响应速度快、控制精度高, 而且具有较强的抑制混沌系统参数摄动能力和抗干扰能力.     

不确定混沌系统的直接自适应模糊神经网络控制

提出利用直接自适应模糊神经网络控制一类不确定非线性混沌系统新方法.采用Takagi-Sug eno模糊逻辑系统估计混沌对象中未知函数，然后再对模糊神经网络控制律参数进行在线调 整，在系统所有信号一致有界情形下，解决混沌状态跟踪给定参考轨道控制问题.仿真结果 表明所得结论是正确的. 关键词： 模糊神经网络 自适应控制 混沌 参数不确定性     

克服扰动的混沌逆控制同步系统

基于自适应逆控制原理,在扰动存在的情况下,对混沌系统的同步问题进行了研究.研究表明本方法能有效地克服干扰对同步所造成的破坏,实现良好的同步效果.最后,利用Arneodo系统进行了仿真.仿真结果证明了所给方法的有效性 关键词： 混沌系统 同步 自适应逆控制 RBF神经网络     

混沌时间序列的模糊神经网络预测

设计一种新型混合模糊神经推理系统，该系统仅从期望输入输出数据集即可达到获取知识、确定模糊初始规则基的目的.再利用神经网络学习能力便不难修改规则库中的模糊规则以及隶属函数和网络权值等参数，这样大大减少了规则匹配过程，加快了推理速度，从而极大程度地提高了系统的自适应能力.用它对Mackey-Glass混沌时间序列进行预测试验,结果表明利用该网络模型无论离线还是在线学习均能对Mackey-Glass混沌时间序列进行准确的预测，证明了该系统的有效性. 关键词： 神经网络模型 模糊逻辑 混合推理系统 混沌时间序列     

基于模糊边界模块化神经网络的混沌时间序列预测

提出一种模糊边界模块化神经网络（FBMNN）的混沌时间序列预测方法,该方法先对混沌时间序列观测点重构的相空间进行模块化划分,划分点的选取由遗传算法自动寻优.然后定义一个模糊隶属度函数,在划分边界一侧按照一定的模糊隶属度设定模糊边界带,通过模糊化处理,解决了各模块划分点附近预测结果的跳跃问题.最后每一模块,及其模糊边界的样本点都对应一个递归神经网络进行训练,通过预测合成模块输出结果.该方法对三个混沌时间序列基准数据集Mackey-Glass,Lorenz,Henon进行实验,结果表明该方法有效地提高了混沌时间序列预测效果. 关键词： 模糊边界 模块化神经网络 混沌时间序列 预测     

非线性系统混沌运动的神经网络控制

设计前馈反传神经网络控制非线性系统混沌运动的新方法.根据扰动参数模型输入输出数据,按照非线性学习算法训练网络产生系统稳定所需的小扰动控制信号,去镇定混沌运动,使嵌入在混沌吸引子中的不稳定周期轨道回到稳定不动点上.Hnon映射数值仿真结果表明,这种方法控制非线性混沌系统响应速度快、控制精度高 关键词： 混沌控制 神经网络 吸引子 非线性     

基于径向基函数神经网络的未知模型混沌系统控制

基于径向基函数神经网络的智能方法对混沌进行控制-该方法不需要被控混沌系统的解析模型，控制的目标可以为周期轨道，也可以为连续变化的目标函数，在模型参数发生摄动和存在测量噪声情况下，控制仍然有效-研究了神经网络误差对控制精度的影响，并给出相关的定理及证明-针对Logistic映射和Henon吸引子的仿真结果，表明了此方法的有效性和可行性- 关键词： 混沌控制 径向基函数神经网络 参数摄动 测量噪声     

基于改进的径向基函数神经网络的铁磁谐振系统混沌控制

面向中性点直接接地电力系统发生的铁磁谐振过电压所显现的混沌特性，在径向基函数神经网络的基础上，提出引进一种极大熵学习算法对该混沌系统进行控制.该方法通过最优化一个目标函数导出中心向量的学习规则，充分利用网络隐层的聚类功能，极大改善网络的回归和学习能力.对具体的铁磁谐振系统的数值实验证实了该方法在针对铁磁谐振过电压混沌控制中的有效性和可行性. 关键词： 中性点直接接地系统 混沌控制 径向基函数 极大熵原理     

一种预测混沌时间序列的模糊神经网络方法

给出了一种预测混沌时间序列的模糊神经网络及其学习方法，给出的方法能直接从数据中提取模糊规则，经过优化得到最佳模糊规则库，并利用神经网络的自学习功能修改隶属函数的参数和网络的权值，减少了规则的匹配过程，加快了推理速度，增强了网络的自适应能力. 使用该神经网络及其学习方法对Lorenz混沌时间序列进行了预测仿真研究，试验结果表明给出的预测工具和方法是有效的. 关键词： 模糊神经网络 模糊规则提取 混沌时间序列预测     

Chaos control and synchronization in Bragg acousto-optic bistable systems driven by a separate chaotic system

In this paper we propose a new scheme to achieve chaos control and synchronization in Bragg acousto-optic bistable systems. In the scheme, we use the output of one system to drive two identical chaotic systems. Using the maximal conditional Lyapunov exponent (MCLE) as the criterion, we analyze the conditions for realizing chaos synchronization. Numerical calculation shows that the two identical systems in chaos with negative MCLEs and driven by a chaotic system can go into chaotic synchronization whether or not they were in chaos initially. The two systems can go into different periodic states from chaos following an inverse period-doubling bifurcation route as well when driven by a periodic system.     

基于状态关联性的Boost变换器混沌与反混沌控制

混沌控制与反混沌控制是一对逆问题. 通过研究系统状态变量的关联性, 分析了在电流型连续电流模式Boost变换器关联系数变化的情况下, 实现系统的混沌控制与反混沌控制的方法, 为实际应用打下理论基础. 建立了系统的离散数学模型, 利用单值矩阵理论解释了变换器混沌控制与反混沌控制的机理. 研究结果表明, 在只改变系统状态变量的关联系数的情况下, 该控制策略能够将处于任意状态的Boost变换器控制到周期1, 2, 4轨道以及混沌态, 系统的输出可实现混沌与反混沌控制. 仿真结果证明了所提出方法以及研究结果的正确性.     

Controlling chaos in an economic model

A Cournot duopoly, with a bounded inverse demand function and different constant marginal production costs, can be modeled as a discrete-time dynamical system, which exhibits complex bifurcating and chaotic behaviors. Based on some essential features of the model, we show how bifurcation and chaos can be controlled via the delayed feedback control method. We then propose and evaluate an adaptive parameter-tuning algorithm for control. In addition, we discuss possible economic implications of the chaos control strategies described in the paper.     

不确定混沌系统的多项式函数模型补偿控制

针对不确定混沌系统控制问题, 研究了一种基于共轭梯度法(conjugate gradient algorithm, CGA)的多项式函数模型 (polynomial-basis-functions model, PBFM)的补偿控制方法. 该方法首先用PBFM对混沌系统的动力学特性进行拟合, 然后用拟合好的PBFM模型对不确定混沌系统进行前馈补偿控制. 该方法的特点是不需要被控混沌系统的数学模型, 可以快速跟踪任意给定的参考信号. 数值仿真试验表明了该方法不仅具有响应速度快、控制精度高, 而且具有较强的抑制混沌系统参数摄动能力和抗干扰能力. 关键词： 混沌控制 多项式函数模型 共轭梯度法     

基于无模型方法的混沌系统自适应控制

传统的混沌控制方法大多需要获知混沌系统的模型知识, 但是工业实际中系统的参数经常是未知的,与此同时系统建模过程当中经常会不可避免地存在未建模的动态不确定性, 这种情况下常规的混沌控制方法不能取得优化的控制性能指标．为解决此问题, 提出了一类基于无模型方法的混沌系统自适应控制算法．该算法基于数据驱动, 无需混沌系统的先验知识, 无需训练过程, 在线调整参数较少, 是一种低成本的控制器．数学证明了该控制系统的稳定性, 仿真结果说明了这种理论的有效性． 关键词： 混沌控制 自适应 无模型 数据驱动     

Controlling fractional order chaotic systems based on Takagi-Sugeno fuzzy model and adaptive adjustment mechanism

In this Letter, a kind of novel model, called the generalized Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy model, is first developed by extending the conventional T-S fuzzy model. Then, a simple but efficient method to control fractional order chaotic systems is proposed using the generalized T-S fuzzy model and adaptive adjustment mechanism (AAM). Sufficient conditions are derived to guarantee chaos control from the stability criterion of linear fractional order systems. The proposed approach offers a systematic design procedure for stabilizing a large class of fractional order chaotic systems from the literature about chaos research. The effectiveness of the approach is tested on fractional order Rössler system and fractional order Lorenz system.     

频率扫描法研究倍周期分岔与混沌现象

在一类非线性系统中,应用频率控制方法,对倍周期分岔与混沌行为进行了研究。在V₀-ω外控参数平面上,频率扫描显示了分岔与混沌的整体结构:正的和逆的倍周期分岔序列的对称性;分岔收敛于一点的封闭性。本文中所建议的方法,将是一种研究分岔与混沌现象有效而快速的手段。它不仅能定量测量收敛比δ和标度因子α,分段展开还能定性地观察阵发混沌和嵌套在混沌带中的各种窗口等。分岔与混沌是一类非线性系统的频率响应。 关键词：     

A NEW STRATEGY OF CHAOS CONTROL AND A UNIFIED MECHANISM FOR SEVERAL KINDS OF CHAOS CONTROL METHODS

Based on a general principle of physics that a physical system is in the most stable state if it is of the lowest energy stale, a new method for chaos control is proposed. A calculable generalized energy function in a nonlinear system is suggested for measuring control process, The Henon map and Lorenz system are taken as two typical examples to demonstrate the method. A series of stabilized periodic orbits as well aa inverse sequence of chaotic bands are obtained. At the same time, a unified mechanism of physics for several kinds of current cbaos control methods is studied using the idea proposed in this paper.     

Feedback Induced Instability and Chaos in Semiconductor Lasers and Their Applications

Semiconductor laser with feedback is an excellent model for nonlinear optical system which shows chaotic dynamics. It is interesting not only from the fundamental physical study but also application standpoints of view. The dynamics of feedback induced instability and chaos, especially for optical feedback, and their applications are reviewed in this paper. The model of such a system is described by the laser rate equations. At first the dynamic behaviors of feedback induced instability and chaos in semiconductor lasers are discussed on the basis of the theory and experiments. Instability and chaos may be stabilized by the method of chaos control. Then we apply the method to suppress the noise induced by the feedback in a semiconductor laser. The synchronization of chaos between two similar systems is also an important issue in chaos applications and we discuss secure communications based on chaos synchronization. Some other examples of applications of feedback induced chaos are also described.