采用BP神经网络进行混沌运动控制

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利用4层BP神经网络对非线性非连续函数的无穷逼近特性,设计了控制方法,对非线性系统的混沌运动进行控制。在系统发生混沌运动时,对于不同类型的期望信号,可以将不同自由度的混沌运动分别控制到各自的目标信号上。目标函数可以是周期函数,非线性函数。对Lorenz方程进行了仿真计算,结果显示可以将混沌运动控制到锯齿波信号、正弦信号和直流信号上;对Rossler方程的仿真计算,可以将系统的混沌运动控制到方波信号与直流信号上,控制所用的时间很短。
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