| 基于径向基函数神经网络的未知模型混沌系统控制 |
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| 引用本文： | 刘丁,任海鹏,孔志强. 基于径向基函数神经网络的未知模型混沌系统控制[J]. 物理学报, 2003, 52(3): 531-535 |
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| 作者姓名： | 刘丁 任海鹏 孔志强 |
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| 作者单位： | 西安理工大学自动化与信息工程学院, 西安 710048 |
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| 摘 要： | 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
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| 关 键 词： | 混沌控制 径向基函数神经网络 参数摄动 测量噪声 |
| 收稿时间： | 2002-06-27 |
| 修稿时间： | 2002-06-27 |
Control of chaos solely based on RBF neural network without an analytical model |
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| Liu Ding,Ren Hai-Peng and Kong Zhi-Qiang. Control of chaos solely based on RBF neural network without an analytical model[J]. Acta Physica Sinica, 2003, 52(3): 531-535 |
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| Authors: | Liu Ding Ren Hai-Peng Kong Zhi-Qiang |
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| Abstract: | An intelligent control method based on RBF neural network is proposed for chaos control- The control objective can be either periodic orbits or continuous variable functions without the need of an analytic model- The method is still effective when there are parameter perturbation and measurement noise- The influence of the RBF model error upon control precision is studied, and related theorem is developed and testified- Simulation results with a Logistic mapping and Henon attractor show the effectiveness and feasibility of this method- |
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| Keywords: | chaos control RBF neural network parameter perturbation measurement noise |
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