A funcionalidade de pesquisa está em construção.
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Observer-Based Synchronization for a Class of Unknown Chaos Systems with Adaptive Fuzzy-Neural Network Sincronização baseada em observador para uma classe de sistemas de caos desconhecidos com rede neural difusa adaptativa

Bing-Fei WU, Li-Shan MA, Jau-Woei PERNG

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Resumo:

Esta investigação aplica o observador neural difuso adaptativo (AFNO) para sincronizar uma classe de sistemas caóticos desconhecidos apenas através de sinal de transmissão escalar. O método proposto pode ser usado em sincronização se sistemas caóticos não lineares puderem ser transformados na forma canônica do tipo sistema Lur'e pelo método geométrico diferencial. Nesta abordagem, a rede neural difusa adaptativa (FNN) no AFNO é adotada on-line para modelar o termo não linear no transmissor. Além disso, os estados desconhecidos do mestre podem ser reconstruídos a partir de um estado transmitido usando o design do observador na extremidade do escravo. A sincronização é alcançada quando todos os estados são observados. O esquema utilizado pode estimar adaptativamente os estados do transmissor on-line, mesmo se o transmissor for alterado para outro sistema de caos. Por outro lado, a robustez do AFNO pode ser garantida em relação ao erro de modelagem e à perturbação externa limitada. Os resultados da simulação confirmam que o projeto AFNO é válido para a aplicação de sincronização de caos.

Publicação
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E91-A No.7 pp.1797-1805
Data de publicação
2008/07/01
Publicitada
ISSN online
1745-1337
DOI
10.1093/ietfec/e91-a.7.1797
Tipo de Manuscrito
PAPER
Categoria
Linguagem, Pensamento, Conhecimento e Inteligência

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Palavra-chave