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一类五维线性神经网络的复杂动力学行为研究
1
作者
刘娜
周琼
孙君曼
《郑州轻工业学院学报（自然科学版）》
CAS
2015年第5期129-133,共5页
针对一类五维线性神经网络模型,通过引入一个保证系统一致有界的控制器,并研究该被控系统相空间体积元的变化率、Lyapunov指数,以及与耗散度之间的关系,得到系统状态的判断依据,即当参数不同时,系统分别为耗散混沌系统、保守系统和不稳...
针对一类五维线性神经网络模型,通过引入一个保证系统一致有界的控制器,并研究该被控系统相空间体积元的变化率、Lyapunov指数,以及与耗散度之间的关系,得到系统状态的判断依据,即当参数不同时,系统分别为耗散混沌系统、保守系统和不稳定系统.仿真结果表明:改变系统参数值,系统随之呈现复杂动力学行为;系统参数满足一定条件时,被控系统进入超混沌状态.
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关键词
五维线性神经网络
复杂动力学行为
超混沌系统
李雅普诺夫指数
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题名
一类五维线性神经网络的复杂动力学行为研究
1
作者
刘娜
周琼
孙君曼
机构
郑州轻工业学院电气信息工程学院
出处
《郑州轻工业学院学报（自然科学版）》
CAS
2015年第5期129-133,共5页
基金
河南省科技厅科技攻关项目(122102210071)
河南省高等学校重点科研项目(15A120022)
郑州轻工业学院博士科研基金项目(2014BSJJ047)
文摘
针对一类五维线性神经网络模型,通过引入一个保证系统一致有界的控制器,并研究该被控系统相空间体积元的变化率、Lyapunov指数,以及与耗散度之间的关系,得到系统状态的判断依据,即当参数不同时,系统分别为耗散混沌系统、保守系统和不稳定系统.仿真结果表明:改变系统参数值,系统随之呈现复杂动力学行为;系统参数满足一定条件时,被控系统进入超混沌状态.
关键词
五维线性神经网络
复杂动力学行为
超混沌系统
李雅普诺夫指数
Keywords
5-dimensional linear neural network
complex dynamical behavior
hyperchaotic system
Lyapunov exponent
分类号
O415.5 [理学—理论物理]
TP13 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
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1
一类五维线性神经网络的复杂动力学行为研究
刘娜
周琼
孙君曼
《郑州轻工业学院学报（自然科学版）》
CAS
2015
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