控制Logistic系统的自适应Chebyshev多项式神经网络算法

• 作者: 何怡刚 周少武 李目 谭文
• 来源期刊: 电子测量与仪器学报
• 学科: 工学
• 关键词: Chebyshev神经网络 自适应学习率算法 收敛定理 Logistic系统 混沌控制
• 年，卷（期）: 2010,（8）
• 页码范围: 730-736
• 分类号: TP27
• 字数: 3489字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1187.2010.00730

摘要

提出了一种基于自适应Chebyshev多项式神经网络(ACNN)的Logistic混沌系统控制算法.该算法采用Chebyshev正交多项式作为神经网络的激励函数,构建Logistic混沌系统的预测与控制模型.为了保证算法的稳定性,提出和证明了收敛定理,并利用自适应学习率算法提高神经网络的学习效率和收敛速度.通过采用自适应Chebyshev神经网络直接学习Logistic混沌系统的动态特性,并对系统实施目标函数控制.实验仿真结果表明,该算法在Logistic混沌系统有外部干扰的情况下仍能对其进行有效控制,网络学习时间为0.178 s,训练步长为10,均方误差达到1.15×10-4,与其他常见算法相比具有计算量小、速度快、精度高和网络结构简单等优点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何怡刚	湖南大学电气与信息工程学院	426	5127	34.0	51.0
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
4	李目	湖南科技大学信息与电气工程学院	35	171	7.0	11.0