基于QCNN的非线性跟踪问题研究

• 作者: 屈坤 牛德智 王旭婧 符辉 赵延明 陈长兴
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 量子细胞神经网络 非线性跟踪 Lyapunov函数 控制器 蔡氏电路
• 年，卷（期）: 2013,（12）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 3634-3637
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2013.12.030

摘要

针对如何快速准确地跟踪到非线性系统的状态问题,研究了量子细胞神经网络(QCNN)在非线性跟踪中的应用.在满足Lyapunov函数指数收敛的条件下,设计了一种新型参数形式的控制器,在此基础上,对三种非线性系统即确定性非线性运动、参数和运动规律未知的非线性数据系统以及典型蔡氏电路进行了QCNN跟踪研究.仿真结果表明,在QCNN系统中,通过设计合理的控制器可以实现非线性问题状态的有效跟踪,且实验结果为QCNN系统复杂度与跟踪的及时性之间关系提供了参考依据和有力的说明.设计的新型控制器及对实际问题处理方法为QCNN的理论及应用研究具有借鉴意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	牛德智	空军工程大学理学院	33	119	4.0	9.0
2	陈长兴	空军工程大学理学院	104	460	11.0	16.0
3	赵延明	空军工程大学理学院	3	3	1.0	1.0
4	符辉	空军工程大学理学院	4	8	2.0	2.0
5	屈坤	空军工程大学理学院	11	43	4.0	6.0
6	王旭婧	空军工程大学理学院	15	57	4.0	6.0