基于径向基神经网络的分数阶混沌系统控制

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针对分数阶混沌系统的控制问题,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的控制方法.利用RBF神经网络对混沌系统的非线性进行补偿,并且神经网络的权值可以通过调整律在线调整.在有参数干扰和外部扰动的情况下,所设计的控制器仍能使得控制误差渐近收敛到零.以分数阶Liu混沌系统为例施加控制,仿真结果验证了该方法的有效性和鲁棒性.
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