基于二型模糊神经网络的不确定混沌系统鲁棒性自适应控制 |
| |
引用本文: | 李洪梅,高媛,陈向坚.基于二型模糊神经网络的不确定混沌系统鲁棒性自适应控制[J].南京理工大学学报(自然科学版),2019(4). |
| |
作者姓名: | 李洪梅 高媛 陈向坚 |
| |
作者单位: | 江苏科技大学计算机学院 |
| |
摘 要: | 该文提出的鲁棒的自适应区间二型模糊神经网络控制(RAITIIFNNC)系统由一个区间二型模糊神经网络识别器与一个鲁棒性控制器组成。识别器完成了对场地不确定性的在线评估,鲁棒控制器用来减小逼近错误,两者结合可以获得更好地跟踪与同步混沌系统。所有的参数学习算法来源于Lyapunov稳定理论以保证网络汇聚的同时有稳定同步的表现。算例分析证明:新系统在同步两个Lorenz混沌系统时具有更好的效率。
|
本文献已被 CNKI 等数据库收录! |
|