基于混沌模拟退火算法的BPNN模型的随机混沌系统辨识

来源 :襄樊学院学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：chener

【摘要】

：

文章针对随机混沌系统辨识引入贝叶斯正则化方法的BPNN模型,使神经网络具有自适应性和推广能力;并交替使用贝叶斯正则化算法和混沌退火算法对网络参数进行优化,使系统具有最佳参数．以Logistic系统为例进行仿真分析,结果表明辨识模型不仅能够拟合原混沌系统,而且训练后的网络对含噪声的随机混沌系统有很好的辨识能力,精度良好．为下一步的设计控制器对混沌系统进行控制消除混沌,奠定了良好的基础．

【作者】

：

张静

【机构】

：

襄樊学院物理学系

【出处】

：

襄樊学院学报

【发表日期】

：

2006年02期

【关键词】

：

随机混沌系统贝叶斯正则化混沌退火算法 Stochastic chaotic system Bayesian regularization Algorit

【基金项目】

：

湖北省教育厅科研项目（2001D69001）.

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