基于二型模糊神经网络的不确定混沌系统鲁棒性自适应控制.pdf

"基于二型模糊神经网络的不确定混沌系统鲁棒性自适应控制" 该论文提出了一种基于二型模糊神经网络的鲁棒性自适应控制方法，用于解决不确定混沌系统的控制问题。该方法由一个区间二型模糊神经网络识别器和一个鲁棒性控制器组成。识别器完成了对场地不确定性的在线评估，鲁棒控制器用来减小逼近错误。两者结合可以获得更好地跟踪与同步混沌系统。 该方法的核心是基于二型模糊神经网络的识别器，能够在线评估场地不确定性，并提供鲁棒性控制器以减小逼近错误。该方法的优点是能够实时评估场地不确定性，并且能够自适应地调整控制策略以适应不确定性的变化。 在该论文中，作者们提出了基于二型模糊神经网络的鲁棒性自适应控制方法的设计和实现细节，并对该方法的性能进行了仿真实验和实际应用的验证。实验结果表明，该方法能够有效地解决不确定混沌系统的控制问题，并且具有良好的鲁棒性和自适应能力。 该论文提出的基于二型模糊神经网络的鲁棒性自适应控制方法为解决不确定混沌系统的控制问题提供了一种有效的解决方案。 关键词：不确定性混沌系统、混沌同步、自适应控制、二型模糊神经网络、鲁棒性控制。 在该论文中，作者们对基于二型模糊神经网络的鲁棒性自适应控制方法进行了详细的设计和分析，并对该方法的性能进行了仿真实验和实际应用的验证。该论文的主要贡献在于提出了一种基于二型模糊神经网络的鲁棒性自适应控制方法，用于解决不确定混沌系统的控制问题。 在该论文中，作者们首先对基于二型模糊神经网络的鲁棒性自适应控制方法进行了详细的设计和分析，并对该方法的性能进行了仿真实验和实际应用的验证。然后，作者们对该方法的优点和缺点进行了讨论，并对该方法在实际应用中的前景进行了展望。 该论文对基于二型模糊神经网络的鲁棒性自适应控制方法进行了详细的设计、分析和验证，为解决不确定混沌系统的控制问题提供了一种有效的解决方案。 该论文的主要贡献在于： 1. 提出了基于二型模糊神经网络的鲁棒性自适应控制方法，用于解决不确定混沌系统的控制问题。 2. 对基于二型模糊神经网络的鲁棒性自适应控制方法进行了详细的设计和分析。 3. 对该方法的性能进行了仿真实验和实际应用的验证。 4. 讨论了该方法的优点和缺点，并对该方法在实际应用中的前景进行了展望。 该论文对基于二型模糊神经网络的鲁棒性自适应控制方法进行了详细的设计、分析和验证，为解决不确定混沌系统的控制问题提供了一种有效的解决方案。