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第1章 绪论 1

引言 1

混沌研究历史及意义 2

混沌的定义及特征 4

定义 4

初值敏感 6

系统参数对动力学性态的影响 8

混沌控制研究概况 11

混沌应用前景 15

混沌控制研究意义 17

本书的主要内容与结构安排 17

参考文献 21

第2章 模糊神经网络控制理论基础 25

模糊控制理论基础 25

模糊集合与隶属函数 25

模糊算子 29

模糊关系与模糊矩阵 29

模糊逻辑和模糊语言 32

模糊推理 34

解模糊 35

Sugeno模糊模型 36

非线性系统的T-S模糊模型 38

神经网络理论基础 39

神经元基本结构 39

神经元模型 40

神经网络结构及学习规则 42

典型前馈型神经网络及其学习算法 45

模糊神经网络基础 54

模糊推理的简化 54

模糊推理神经网络设计 55

小结 56

参考文献 57

第3章 神经网络在混沌控制中的作用 58

引言 58

用BP神经网络控制Henon映射混沌运动 59

控制混沌 59

神经网络结构及算法 60

数值仿真 61

用改进BP算法控制Henon映射混沌运动 64

控制器结构及算法 64

仿真实验 66

数值结果对比 68

小结 69

参考文献 69

第4章 基于径向基神经网络的非线性混沌控制 71

径向基函数网络 71

RBFN参数的选择 72

Henon映射混沌运动的RBF神经网络直接控制 72

控制原理 73

控制器结构及算法 73

仿真实例 75

混沌系统的RBF神经网络非线性补偿控制 77

问题描述 77

非线性补偿与线性控制 78

仿真实例 81

小结 85

参考文献 86

第5章 超混沌系统的模糊滑模控制 87

引言 87

滑模变结构控制 87

滑动模态概念 88

滑模面与滑模控制律 88

超混沌系统的模糊建模 90

基于区域极点配置的模糊滑模控制器设计 93

滑模面构造 93

滑模控制器的设计 95

仿真研究 96

小结 97

参考文献 98

第6章 不确定混沌系统的模糊自适应控制 99

引言 99

基于模糊推理系统的建模 99

模糊自适应控制器设计 102

函数的傅里叶级数描述 102

控制器设计 103

数值仿真 104

小结 106

参考文献 106

第7章 模糊神经网络在混沌时间序列预测中的应用 108

引言 108

模型结构 108

混合学习算法 110

结构学习阶段 110

参数学习阶段 112

在非线性动力系统中的应用——混沌动力系统的预测 115

仿真实验 115

在线自适应学习的仿真结果 118

小结 120

参考文献 121

第8章 混沌系统的混合遗传神经网络控制 122

引言 122

小扰动控制混沌 123

遗传算法 123

初始群体确定 123

编码方案 124

自适应选择 124

杂交算子选择 124

自适应交叉和变异 125

HyGANN系统设计 126

系统结构 126

HyGANN学习算法 128

仿真试验与结果 129

小结 135

参考文献 136

第9章 不确定混沌系统的模糊神经网络自适应控制 138

引言 138

T-S模糊逻辑系统 139

基于Lyapunov函数法的模糊神经网络自适应控制器设计 140

数字仿真研究 148

讨论 149

小结 150

参考文献 151

第10章 基于动态神经网络的混沌系统控制 153

不确定混沌系统的动态神经网络跟踪控制 153

引言 153

动态神经网络辨识 154

参考模型轨道跟踪控制 159

数值实验仿真结果 163

不确定混沌系统的动态神经网络自适应控制 166

引言 166

动态神经网络辨识器及其学习算法 167

基于辨识器的控制器设计 169

数值仿真 172

不确定蔡氏电路混沌系统的神经网络优化控制 176

引言 176

基于无源技术的神经网络辨识 177

基于辨识模型的优化控制器设计 180

数字仿真 181

小结 183

参考文献 184

第11章 基于线性矩阵不等式方法的混沌系统模糊控制 188

不确定洛伦茨混沌系统的鲁棒模糊控制 188

引言 188

T-S模糊模型描述 189

洛伦茨混沌系统的建模 190

基于模糊模型的鲁棒控制器设计 194

计算机仿真 197

基于LMI方法的不确定混沌系统的输出反馈模糊控制 199

引言 199

输出反馈控制系统的T-S模糊模型描述 200

T-S模糊模型的鲁棒控制 200

计算机仿真 203

小结 207

参考文献 208

第12章 基于递归神经网络的不确定混沌系统同步 211

引言 211

同步控制方法 211

高阶神经网络模型 212

RHONN逼近非线性系统的特性 214

权值学习算法 216

滤波RHONN参数学习 217

滤波误差RHONN参数学习 219

混沌系统辨识 220

同步控制器设计 223

仿真结果 224

小结 230

参考文献 231

结束语 233