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基于神经网络的混沌控制方法研究

作者：路新华 Publish: 2007-8-24 Hits:-

【中文题名】

基于神经网络的混沌控制方法研究

【英文题名】

【学科专业】

通信与信息系统

【论文级别】

硕士论文

【投稿时间】

2007-8-24

【中关键词】

混沌控制,神经网络,参数扰动控制,非线性补偿控制,反向传播,径向基函数

【英关键词】

chaos control,neural network,parameter disturb control,nonlinear compensate control,backpropagation,radial basis function,genetic arithmetic,support vector machines,

【分类导航】

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【论文摘要】

自20世纪90年代以来，尤其是OGY方法发现以来，混沌控制的研究引起了学者与工程师们的浓厚兴趣。在混沌控制领域，人们主要做了两方面的工作，控制方法的理论研究和应用研究。比较成熟的混沌控制方法有：开环控制、线性非线性控制、智能控制、参数扰动控制、时延反馈、模糊控制等。神经网络有良好的非线性逼近性能，适合用来控制混沌系统。本文所作的主要工作是，利用神经网络的非线性逼近能力，结合参数扰动控制和非线性补偿控制方法，分别针对混沌系统实施控制。这些工作主要体现在：首先综述混沌控制的方法，理解控制混沌的本质，结合神经网络的特点，找到利用神经网络控制混沌的方法。总结利用神经网络结合参数扰动控制和非线性补偿控制的方法，并建立数学模型。其次研究利用反向传播算法网络、径向基函数网络和利用遗传算法训练网络进行函数逼近。在参数扰动控制模型中，利用这三种网络逼近扰动控制模型；在非线性补偿控制用这三种网络逼近系统非线性部分。并且分别针对离散和连续混沌系统分别进行控制。再次在数值仿真的基础上，分析三种算法的收敛性、抗干扰能力、泛化能力和局限性。最后提出一种支持向量机训练神经网络的混...

【论文题纲】

摘要	3-4
Abstract	4-9
第1章绪论	9-19
1.1 引言	9-10
1.2 混沌控制的基本方法	10-16
1.3 混沌控制的应用	16-17
1.4 本文研究内容	17-19
第2章神经网络控制混沌基本理论	19-26
2.1 基本知识	19-22
2.1.1 神经网络结构	19-20
2.1.2 神经网络学习规则	20-21
2.1.3 基于神经网络的函数逼近	21-22
2.2 神经网络控制混沌基本方法	22-25
2.2.1 逼近控制器控制方法	22-23
2.2.2 补偿控制方法	23-25
2.3 本章小结	25-26
第3章反向传播网络控制混沌	26-35
3.1 基本知识	26-28
3.2 离散混沌控制	28-30
3.2.1 控制结构	28-29
3.2.2 控制算法	29-30
3.2.3 仿真结果	30
3.3 连续混沌系统控制	30-32
3.3.1 控制结构	30-31
3.3.2 控制算法	31
3.3.3 仿真结果	31-32
3.4 分析与讨论	32-34
3.4.1 收敛性分析	32-33
3.4.2 抗干扰能力分析	33
3.4.3 泛化能力	33-34
3.4.4 局限性	34
3.5 本章小结	34-35
第4章径向基函数网络控制混沌	35-43
4.1 径向基函数网络基本知识	35-37
4.1.1 网络结构	35-36
4.1.2 学习算法	36-37
4.2 离散混沌控制	37-39
4.2.1 控制结构	37
4.2.2 控制算法	37-38
4.2.3 仿真结果	38-39
4.3 连续混沌控制	39-41
4.3.1 控制结构	39
4.3.2 控制算法	39-40
4.3.3 仿真结果	40-41
4.4 分析与讨论	41-42
4.4.1 稳定性分析	41
4.4.2 抗干扰能力	41-42
4.4.3 泛化能力	42
4.4.4 局限性	42
4.5 本章小结	42-43
第5章基于遗传算法的神经网络控制混沌	43-53
5.1 遗传算法基础知识	43-47
5.1.1 引言	43-45
5.1.2 标准遗传算法	45-46
5.1.3 遗传算法训练网络	46-47
5.2 离散混沌控制	47-49
5.2.1 控制结构	47
5.2.2 控制算法	47-48
5.2.3 仿真结果	48-49
5.3 连续混沌控制	49-51
5.3.1 控制结构	49
5.3.2 控制算法	49-50
5.3.3 仿真结果	50-51
5.4 分析与讨论	51-52
5.4.1 稳定性分析	51
5.4.2 抗干扰能力	51-52
5.4.3 泛化能力	52
5.4.4 局限性	52
5.5 本章小结	52-53
第6章基于支持向量机的混沌控制	53-63
6.1 支持向量机理论	53-55
6.1.1 线性模型的逼近	53-54
6.1.2 非线性模型逼近	54-55
6.1.3 支持向量机的神经网络	55
6.2 离散混沌控制	55-57
6.2.1 控制结构	55
6.2.2 控制算法	55-56
6.2.3 仿真结果	56-57
6.3 连续混沌控制	57-58
6.3.1 控制结构	57
6.3.2 控制算法	57-58
6.3.3 仿真结果	58
6.4 分析与讨论	58-60
6.4.1 稳定性分析	58-59
6.4.2 抗干扰能力	59-60
6.4.3 泛化能力	60
6.4.4 局限性	60
6.5 本章小结	60-63
第7章结束语	63-65
7.1 总结	63
7.2 展望	63-65
参考文献	65-69
硕士期间发表论文	69-70
致谢	70

【DOI】

LunWen.ID:2.2008.388875



付费论文：有参考文献 300元

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