作　　者： ; ;

机构地区： 湖南大学电气与信息工程学院

出　　处： 《模式识别与人工智能》 2005年第1期12-16,共5页

摘　　要： 提出了一种不确定混沌系统动态神经网络直接自适应控制方法。为了确保学习过程收敛性,研究了有效的在线学习算法,证明了闭环系统的稳定性,并针对Lorenz混沌系统进行了计算机仿真研究。 This paper presents a new direct adaptive state controller based on dynamic neural networks for unknown chaotic system. An on-line learning algorithm of neural networks is proposed to guarantee the convergence of the learning process. The stability of the closed-loop systems is proved. Simulation results are given for Lorenz chaotic system.

关 键 词： 动态神经网络 混沌控制 学习算法

领　　域： [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术]