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

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

论文摘要

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。

论文目录

  • 1 问题规划
  • 2 ITIIFNN的结构学习算法
  • 3 设计RAITIIFNN识别器和鲁棒控制器
  • 4 计算机仿真
  • 5 结束语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 李洪梅,高媛,陈向坚

    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,稳定

    来源: 南京理工大学学报 2019年04期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学,信息科技

    专业: 数学,物理学,自动化技术

    单位: 江苏科技大学计算机学院

    基金: 国家自然科学基金(61572242),江苏省研究生科研创新计划项目(KYCX19_1697)

    分类号: TP183;O415.5;O231

    DOI: 10.14177/j.cnki.32-1397n.2019.43.04.008

    页码: 432-438

    总页数: 7

    文件大小: 736K

    下载量: 124

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