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Observer-Based Synchronization for a Class of Unknown Chaos Systems with Adaptive Fuzzy-Neural Network 적응형 퍼지 신경망을 사용한 알려지지 않은 혼돈 시스템 클래스에 대한 관찰자 기반 동기화

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

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요약 :

이 조사에서는 적응형 퍼지 신경 관찰자(AFNO)를 적용하여 스칼라 전송 신호만을 통해서 알려지지 않은 혼돈 시스템 클래스를 동기화합니다. 비선형 카오스 시스템이 미분기하학 방법에 의해 Lur'e 시스템 유형의 표준 형태로 변환될 수 있는 경우 제안된 방법을 동기화하여 사용할 수 있습니다. 이 접근 방식에서는 AFNO의 적응형 퍼지 신경망(FNN)이 온라인으로 채택되어 송신기의 비선형 항을 모델링합니다. 또한 마스터의 알려지지 않은 상태는 슬레이브 측의 관찰자 설계를 사용하여 전송된 하나의 상태에서 재구성될 수 있습니다. 모든 상태가 관찰되면 동기화가 이루어집니다. 활용된 방식은 송신기가 다른 카오스 시스템으로 변경되더라도 온라인으로 송신기 상태를 적응적으로 추정할 수 있습니다. 반면, AFNO는 모델링 오류와 외부 경계 교란에 대해 견고성을 보장할 수 있습니다. 시뮬레이션 결과는 AFNO 설계가 혼돈 동기화 적용에 유효하다는 것을 확인시켜 줍니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E91-A No.7 pp.1797-1805
발행일
2008/07/01
공개일
온라인 ISSN
1745-1337
DOI
10.1093/ietfec/e91-a.7.1797
원고의 종류
PAPER
범주
언어, 사고, 지식 및 지능

작성자

키워드