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基于二型模糊神經網絡的不確定混沌系統魯棒性自適應控制

摘要:該文提出的魯棒的自適應區間二型模糊神經網絡控制(RAITIIFNNC)系統由一個區間二型模糊神經網絡識別器與一個魯棒性控制器組成。識別器完成了對場地不確定性的在線評估,魯棒控制器用來減小逼近錯誤,兩者結合可以獲得更好地跟蹤與同步混沌系統。所有的參數學習算法來源于Lyapunov穩定理論以保證網絡匯聚的同時有穩定同步的表現。算例分析證明:新系統在同步兩個Lorenz混沌系統時具有更好的效率。

關鍵詞:
  • 不確定性混沌系統  
  • 混沌同步  
  • 自適應控制  
  • 區間二型模糊神經網絡  
  • lyapunov穩定  
作者:
李洪梅; 高媛; 陳向堅
單位:
江蘇科技大學計算機學院; 江蘇鎮江212003
刊名:
南京理工大學學報

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期刊名稱:南京理工大學學報

南京理工大學學報緊跟學術前沿,緊貼讀者,國內刊號為:32-1397/N。堅持指導性與實用性相結合的原則,創辦于1977年,雜志在全國同類期刊中發行數量名列前茅。

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