基于二型模糊神经网络的不确定混沌系统鲁棒性自适应控制

• 作者: 李洪梅 陈向坚 高媛
• 来源期刊: 南京理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 不确定性混沌系统 混沌同步 自适应控制 区间二型模糊神经网络 Lyapunov稳定
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 页码范围: 432-438
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 4635字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14177/j.cnki.32-1397n.2019.43.04.008

摘要

该文提出的鲁棒的自适应区间二型模糊神经网络控制(RAITIIFNNC)系统由一个区间二型模糊神经网络识别器与一个鲁棒性控制器组成.识别器完成了对场地不确定性的在线评估,鲁棒控制器用来减小逼近错误,两者结合可以获得更好地跟踪与同步混沌系统.所有的参数学习算法来源于Lyapunov稳定理论以保证网络汇聚的同时有稳定同步的表现.算例分析证明:新系统在同步两个Lorenz混沌系统时具有更好的效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李洪梅	江苏科技大学计算机学院	9	14	2.0	3.0
2	陈向坚	江苏科技大学计算机学院	16	32	3.0	4.0
3	高媛	江苏科技大学计算机学院	2	2	1.0	1.0