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不确定蔡氏电路混沌系统的神经网络优化控制

         

摘要

该文研究了不确定非线性蔡氏电路混沌系统的动态神经网络在线辨识和跟踪控制问题.利用无源技术得出梯度下降算法调整神经网络辨识器权值的稳定性定理,然后在辨识模型基础上设计局部优化控制器,将蔡氏混沌系统镇定到期望目标轨迹,并保证跟踪误差有界.数值仿真结果表明了所提出方法的有效性.

著录项

  • 来源
    《电子与信息学报》 |2007年第7期|1749-1752|共4页
  • 作者单位

    湖南科技大学信息与电气工程学院,湘潭,411201;

    湖南大学电气与信息工程学院,长沙,410082;

    湖南大学电气与信息工程学院,长沙,410082;

    湖南大学电气与信息工程学院,长沙,410082;

    福建工程学院电子信息与电气工程系,福州,350014;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 TP273.2;
  • 关键词

    动态神经网络; 混沌; 辨识; 优化控制;

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