混沌系统的混合遗传神经网络控制
谭文1
王耀南2
黄丹3
曾照福3
周少武3
刘祖润3
1.湖南科技大学,信息与电气工程学院,湖南,湘潭,411201;湖南大学,电气与信息工程学院,湖南,长沙,4100822.湖南大学,电气与信息工程学院,湖南,长沙,4100823.湖南科技大学,信息与电气工程学院,湖南,湘潭,411201
摘要：在小扰动控制技术基础上,将暂态误差预测方法和遗传算法结合起来,提出了一种混合遗传神经网络控制非线性混沌系统的新方法(简称HyGANN).通过增强学习训练,HyGANN可产生控制混沌状态的小扰动时间序列信号,Henon映射的计算机仿真结果表明,它不仅有效镇定混沌周期1,2等低周期轨道,还可成功将高周期混轨道变成期望周期行为.
关键词：遗传算法增强学习暂态误差预测混沌控制神经网络
分类号：TP273(自动化技术及设备)
资助基金：国家自然科学基金(60375001,60075008,60102010)湖南省自然科学基金(02JJY2095,03JJY3107)
论文发表日期：2004-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 495-500 )
英文信息