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粒子群优化算法训练神经网络辨识混沌系统
神经网络 混沌系统 粒子群优化算法
2009/7/14
提出利用粒子群优化算法训练神经网络的算法，进行混沌系统辨识，并与神经网络、遗传神经网络对同一混沌系统辨识的结果进行比较。实验表明，利用粒子群优化算法训练神经网络进行混沌系统辨识，在不明显增加执行时间的基础上，寻求最优解的质量有显著提高，并且原理简单，容易实现，可有效用于混沌系统的辨识。
混沌系统的动态神经网络自适应控制
混沌系统 神经网络 辨识
2009/5/5
针对混沌系统模型误差,该文提出一种非线性鲁棒自适应辨识和控制新方法,目标是通过下面两个步骤将混沌系统镇定到不动点:首先利用动态神经网络对系统进行辨识,然后在辨识估计基础上设计控制器将混沌状态引导至期望目标位置;并且对系统的稳定性能进行了严格数学分析;Duffing方程的数值仿真实验证明了所提出方法的有效性。