基于轨道空间压缩的混沌神经网络控制

该文提出了基于轨道空间压缩的混沌神经网络控制方法,利用该方法对混沌神经网络进行控 制,使神经网络的输出稳定地收敛于与网络起始模式有最小汉明距离的存储模式或其反相模式上。该控制方 法简单易行,物理意义明确。

基于神经网络反馈控制的混沌运动的仿真研究

应用神经网络反馈控制策略,对Lorenz系统的混沌运动进行控制研究。首先利用神经网络能够高精度逼近非线性系统的特点,通过系统辨识建立要研究的混沌系统的神经网络模型,然后控制器应用此系统模型对混沌运动进行反馈线性化控制,将混沌吸引子中的不稳定周期轨道镇定到不动点,或诱导到各个周期轨道。对Lorenz混沌系统的仿真结果表明,神经网络反馈控制混沌的方法具有有效性。