用进化RBF神经网络控制Lorenz混沌  

CONTROL OF LORENZ CHAOS USING EVOLUTIONARY RBF NEURAL NETWORK

作　　者：翁妙凤[1] 

机构地区：[1]华东船舶工业学院计算机系,江苏镇江212003

出　　处：《小型微型计算机系统》2001年第8期971-972,共2页Journal of Chinese Computer Systems

摘　　要：对镇定一嵌入在 L orenz混沌吸引子内的不稳定平衡点上的混沌轨道提出了一种利用进化 RBF网控制混沌系统的新方法 .采用了基于两层编码改进进化规划 (IEP)的 RBF网学习算法 ,可以同时确定网络的拓扑结构和参数 .仿真结果表明本文控制 L orenz混沌响应速度快 。A new method of chaotic control with evolutionary RBF neural network is presented for stabilizing chaotic orbits on an unstable equilibrium embeded within a Lorenz chaotic attractor. A learning algorithm of RBF neural network based on improved evolutionary programming (IEP) with two-layer encoding has been used, the algorithm simultaneously determines both the topology and parameters for RBF neural network. The simulation results have shown that rapid response and higher accuracy of the Lorenz chaotic control can be obtained.

关 键 词：RBF神经网络 进化规划 Lorenz混沌 控制算法 编码 

分 类 号：O415.5[理学—理论物理] TP183[理学—物理]