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混沌神经元系统的参数识别与控制
  • ISSN号:1673-5196
  • 期刊名称:《兰州理工大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:O322[理学—一般力学与力学基础;理学—力学]
  • 作者机构:[1]兰州理工大学理学院,甘肃兰州730050
  • 相关基金:国家自然科学基金(10847140)
作者: 刘延君[1]
中文摘要:

基于Lyapunov稳定性理论,采用线性反馈方法将一类混沌神经元系统的参数控制到稳定值,数值模拟证实该方法不但能准确识别系统的常数参数,而且对于周期性变化的参数的识别同样有效.进一步研究混沌神经元系统的追踪控制问题,数值验证所设计控制器的有效性.

英文摘要:

Based on Lyapunov stability theory,the unknown parameters in a class of chaotic neuronal systems were controlled to be stable values by means of linear feedback method.It was verified by numeric simulation that this method was applicable not only to the constant-parameter system but also to the system with periodically varying parameters.Furthermore,the trace control of the chaotic neuronal system was also investigated.It was verified by numeric evaluation that the controller designed was valid.

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期刊信息
  • 《兰州理工大学学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:甘肃省教委
  • 主办单位:兰州理工大学
  • 主编:李有堂
  • 地址:甘肃省兰州市兰工坪路287号
  • 邮编:730050
  • 邮箱:journal@lut.cn
  • 电话:0931-2756301
  • 国际标准刊号:ISSN:1673-5196
  • 国内统一刊号:ISSN:62-1081/T
  • 邮发代号:54-72
  • 获奖情况:
  • 甘肃高等校优秀学术期刊,全国优秀高校自然科学学报及教育部优秀科技期刊评...,第二届国家期刊奖百种重点期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:6651