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基于神经网络对时序问题的预测能力 ,本文提出了将混沌和神经网络相结合 ,应用神经网络来训练混沌序列的预测模型及方法 ,实现了将混沌系统快速地稳定到期望点上。理论分析和仿真结果均表明了该方法的有效性 ,且算法弹性大 ,可扩充性好 ,稍作修改后 ,可适应不同的混沌映射
非线性混沌时序的神经网络预测与控制算法研究
【摘 要】
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基于神经网络对时序问题的预测能力 ,本文提出了将混沌和神经网络相结合 ,应用神经网络来训练混沌序列的预测模型及方法 ,实现了将混沌系统快速地稳定到期望点上。理论分析和仿真结果均表明了该方法的有效性 ,且算法弹性大 ,可扩充性好 ,稍作修改后 ,可适应不同的混沌映射
【机 构】
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株洲工学院计算机系
【出 处】
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计算机应用与软件
【发表日期】
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2004年04期
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