摘要:对不确定混沌系统控制问题,研究了一种基于径向基函数神经网络(radial basis function neural network, RBFNN)的反馈补偿控制方法.该方法首先用RBFNN对混沌系统的动力学特性进行学习,然后用训练好的RBFNN模型对混沌系统进行反馈补偿控制.该方法的特点是不需要被控混沌系统的数学模型,可以快速跟踪任意给定的参考信号.数值仿真试验表明了该控制方法不仅具有响应速度快、控制精度高,而且具有较强的抑制混沌系统参数摄动能力和抗干扰能力.
关键词:混沌控制 径向基神经网络 反馈控制 误差补偿
单位:长沙理工大学电气与信息工程学院 长沙410076
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