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基于神经网络的混沌系统研究

2009年 应用技术  初期阶段
  • 成果简介
　　该课题采用神经网络理论和预测控制理论，围绕混沌系统的辨识和控制问题展开了较为系统的研究。
　　本项目提出一种基于正则化最小二乘的前向神经网络快速学习的混合算法，用于存在较大噪声情形下的混沌系统辨识研究；提出了两种基于预测控制的混沌系统控制方法，将模型未知时的混沌运动稳定到给定的期望目标轨道上，一种是应用RBF网络对混沌系统进行辨识和预测，并设计一个在线训练的线性神经网络预测控制器，...
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