混沌系统的混合遗传神经网络控制

• 作者: 刘祖润 周少武 曾照福 王耀南 谭文 黄丹
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 关键词: 遗传算法 增强学习 暂态误差预测 混沌控制 神经网络
• 年，卷（期）: 2004,（4）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 495-500
• 页数: 6页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-8152.2004.04.002

摘要

在小扰动控制技术基础上,将暂态误差预测方法和遗传算法结合起来,提出了一种混合遗传神经网络控制非线性混沌系统的新方法(简称HyGANN).通过增强学习训练,HyGANN可产生控制混沌状态的小扰动时间序列信号,Henon映射的计算机仿真结果表明,它不仅有效镇定混沌周期1,2等低周期轨道,还可成功将高周期混轨道变成期望周期行为.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王耀南	湖南大学电气与信息工程学院	624	12897	53.0	86.0
2	周少武	湖南科技大学信息与电气工程学院	103	684	11.0	22.0
3	谭文	湖南科技大学信息与电气工程学院	44	195	8.0	11.0
7	刘祖润	湖南科技大学信息与电气工程学院	31	306	9.0	17.0
8	曾照福	湖南科技大学信息与电气工程学院	26	285	9.0	16.0
9	黄丹	湖南科技大学信息与电气工程学院	23	65	5.0	7.0