基于增广RBF神经网络的混沌系统辨识

• 作者: 潘立登 黄晓峰
• 来源期刊: 北京化工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 混沌系统 辨识 RBF神经网络
• 年，卷（期）: 1999,（1）
• 页码范围: 45-48
• 页数: 4页
• 分类号: TP387|TP271.8
• 字数: 2717字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-4628.1999.01.013

摘要

混沌系统的建模与辨识是混沌控制的基础. 提出一种动态线性子系统与RBF神经网络并联的增广RBF神经网络模型, 该模型不仅对动态非线性系统具有良好的逼近能力, 而且网络学习速度很快. 对Henon系统时间序列的仿真预测结果表明, 增广RBF网络能有效地用于混沌系统辨识.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘立登	北京化工大学自动化系	55	630	16.0	23.0
2	黄晓峰	北京化工大学化学工程学院	6	46	3.0	6.0