论文部分内容阅读
基于径向基函数神经网络的智能方法对混沌进行控制.该方法不需要被控混沌系统的解析模型,控制的目标可以为周期轨道,也可以为连续变化的目标函数,在模型参数发生摄动和存在测量噪声情况下,控制仍然有效.研究了神经网络误差对控制精度的影响,并给出相关的定理及证明.针对Logistic映射和Henon吸引子的仿真结果,表明了此方法的有效性和可行性.