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Control of Halo-Chaos in Beam Transport Network via Neural Network Adaptation with Time-Delayed Feedback
被引量:
4
1
作者
FANG Jin-Qing
LUO Xiao-Shu
Guo-Xian
《Communications in Theoretical Physics》
SCIE
CAS
CSCD
2006年第1期117-120,共4页
在横梁运输网络(隧道) 的光圈混乱控制的题目为高水流的质子横梁 since1990' 的许多重要应用程序成为了一个关键担心的问题。在这篇论文,磁场适应控制基于神经网络,推迟 withtime 的反馈为与周期的集中的隧道在横梁运输网络压制...
在横梁运输网络(隧道) 的光圈混乱控制的题目为高水流的质子横梁 since1990' 的许多重要应用程序成为了一个关键担心的问题。在这篇论文,磁场适应控制基于神经网络,推迟 withtime 的反馈为与周期的集中的隧道在横梁运输网络压制横梁光圈混乱被建议。高水流的质子横梁的信封半径被控制由合适选择控制结构和神经网络的参数到达匹配的横梁半径,调整延期时间和神经网络的控制系数。
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关键词
神经网络
适应
时滞反馈
传输网络
周期聚焦通道
质子束
混沌控制
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职称材料
题名
Control of Halo-Chaos in Beam Transport Network via Neural Network Adaptation with Time-Delayed Feedback
被引量:
4
1
作者
FANG Jin-Qing
LUO Xiao-Shu
Guo-Xian
机构
China institute of Atomic Energy
Department of Physics and Electronic Science
出处
《Communications in Theoretical Physics》
SCIE
CAS
CSCD
2006年第1期117-120,共4页
基金
The project supported by the Key Projects of National Natural Science Foundation of China under Grant No. 70431002 and National Natural Science Foundation of China under Grants Nos. 70371068 and 10247005
文摘
在横梁运输网络(隧道) 的光圈混乱控制的题目为高水流的质子横梁 since1990' 的许多重要应用程序成为了一个关键担心的问题。在这篇论文,磁场适应控制基于神经网络,推迟 withtime 的反馈为与周期的集中的隧道在横梁运输网络压制横梁光圈混乱被建议。高水流的质子横梁的信封半径被控制由合适选择控制结构和神经网络的参数到达匹配的横梁半径,调整延期时间和神经网络的控制系数。
关键词
神经网络
适应
时滞反馈
传输网络
周期聚焦通道
质子束
混沌控制
Keywords
beam transport network
,
periodic focusing channels
,
high-current proton beam
,
halo-chaos
,
neural network adaptation control
,
time-delayed feedback
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
O571
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
Control of Halo-Chaos in Beam Transport Network via Neural Network Adaptation with Time-Delayed Feedback
FANG Jin-Qing
LUO Xiao-Shu
Guo-Xian
《Communications in Theoretical Physics》
SCIE
CAS
CSCD
2006
4
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