【摘 要】
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该文在长期的理论和应用研究的基础上,系统地总结了混沌学的相关理论以及近几年来的应用研究成果,涉及混沌及超混沌同步、混沌与超混沌控制、混沌优化方法以及混沌理论的相关
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该文在长期的理论和应用研究的基础上,系统地总结了混沌学的相关理论以及近几年来的应用研究成果,涉及混沌及超混沌同步、混沌与超混沌控制、混沌优化方法以及混沌理论的相关应用等方面,并在此基础之上对混沌优化进行了进一步的理论研究和实际应用研究,取得了大量的研究成果.在实际应用中,神经网络控制器的性能在很大程度上依赖于网络的学习算法.常用的学习算法如Hebb学习算法、BP算法等等,其中Hebb算法的运行的效果与可调参数的选取有很大的关系,较难具体确定.面常用地BP算法存在收敛速度慢,易陷于局部极小的缺点.在此,我们将混沌优化应用于神经网络的权值学习过程,充分利用混沌变量自身的固有特点,提出组合混沌优化方法,能大大加速算法的收敛,有效克服其中的避部极小问题,并取得了预期的理想效果和性能,给神经网络权值学习提供了一种新的解决方法.最后,该文结合混沌神经网络PID控制系统,详细论证了该算法的具体实现过程,大量的仿真实验结果充分表明了该算法的高效性和稳定性,克服了PID控制器参数不易在线整定的不足,为PID控制方法开辟了新的应用领域.
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