不确定混沌系统的径向基函数神经网络反馈补偿控制

• 作者: 曾喆昭*
• 来源期刊: 物理学报
• 关键词: 混沌控制 径向基神经网络 反馈控制 误差补偿
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 页码范围: 60-65
• 语种: 中文
• DOI: 10.7498/aps.62.030504

摘要

对不确定混沌系统控制问题,研究了一种基于径向基函数神经网络(radial basis function neural network, RBFNN)的反馈补偿控制方法.该方法首先用RBFNN对混沌系统的动力学特性进行学习,然后用训练好的RBFNN模型对混沌系统进行反馈补偿控制.该方法的特点是不需要被控混沌系统的数学模型,可以快速跟踪任意给定的参考信号.数值仿真试验表明了该控制方法不仅具有响应速度快、控制精度高,而且具有较强的抑制混沌系统参数摄动能力和抗干扰能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曾喆昭*	长沙理工大学电气与信息工程学院	1	10	1.0	1.0