| 基于RBF神经网络的分数阶混沌系统的同步 |
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| 引用本文： | 赵小国,阎晓妹,孟欣.基于RBF神经网络的分数阶混沌系统的同步[J].复杂系统与复杂性科学,2010,7(1):40-46. |
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| 作者姓名： | 赵小国 阎晓妹 孟欣 |
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| 作者单位： | 1. 西安建筑科技大学机电工程学院,西安,710055
2. 西安理工大学自动化与信息工程学院,西安,710048 |
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| 摘 要： | 针对分数阶混沌系统的同步问题,提出一种基于径向基函数(Radial BasisFunction,RBF)神经网络的控制器。利用RBF神经网络对同步误差系统进行补偿控制,神经网络的权值可以在线调整,使得同步误差渐近收敛到零点。基于Lya-punov稳定性理论,分析了该控制器的稳定性。分别以分数阶Chen系统的同步和分数阶Liu系统的同步为例进行了数值仿真,仿真结果验证了所设计的控制器的有效性和鲁棒性。
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| 关 键 词： | 分数阶 RBF神经网络 混沌同步 |
Synchronization of Fractional Order Chaotic Systems via RBF Neural Network |
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| Authors: | ZHAO Xiao-guo YAN Xiao-mei MENG Xin |
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| Abstract: | For synchronization of fractional order chaotic systems,a new controller based on RBF(Radial Basis Function,RBF) neural network is presented in this paper.RBF neural network is designed to compensate the nonlinearity in synchronization error systems,and the update law is given to adjust the weights of RBF neural network on-line.The proposed controller can make the synchronization error convergent to zero asymptotically.Based on Lyapunov stability theory,analysis of stability is performed for the proposed co... |
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| Keywords: | fractional order RBF neural network chaos synchronization |
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