混沌系统的混合遗传神经网络控制

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

所属期刊栏目：21

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

在线出版日期：2004-09-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：495-500