不确定时滞混沌系统的自适应动态神经网络控制

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研究了一类具有不确定时滞的非自治混沌系统的控制问题.通过结合Lyapunov-Krasovskii函数和Lyapunov函数设计参数可调的不确定时滞补偿器,使得反馈控制输入信号不受时延的影响;同时引入动态结构自适应神经网络,以消除系统的不确定性,其隐层神经元的个数可以随着逼近误差的增大而自适应增加,改善了逼近速度与网络复杂度的关系;最后,用Duffing混沌系统的控制仿真示例表明该方法的有
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