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首页> 外文期刊>Chaos, Solitons and Fractals: Applications in Science and Engineering: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science >Chaos control of Bonhoeffer-van der Pol oscillator using neural networks
【24h】

Chaos control of Bonhoeffer-van der Pol oscillator using neural networks

机译：基于神经网络的Bonhoeffer-van der Pol振荡器的混沌控制

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This paper addresses the control of chaos using a neural network for a continuous time dynamical system, The neural network is trained on both the Ott-Grebogi-Yorke (OGY) control algorithm and the Pyragas's delayed feedback control algorithm. The system considered for this study is a Bonhoeffer-van der Pol (BVP) oscillator. A feed-forward backpropagating neural network is used for the control application. It is Found that the control effected by the neural network trained on the OGY control algorithm results in smaller control transients than when the control is effected directly by the OGY algorithm itself. The control transients are of the same order in the case of the Pyragas method. (C) 2001 Elsevier Science Ltd. All rights reserved. [References: 24]
机译：本文针对连续时间动力系统，使用神经网络解决了混沌控制问题。在Ott-Grebogi-Yorke（OGY）控制算法和Pyragas的延迟反馈控制算法上都对神经网络进行了训练。本研究考虑的系统是Bonhoeffer-van der Pol（BVP）振荡器。前馈反向传播神经网络用于控制应用。已经发现，与直接由OGY算法本身进行控制相比，由OGY控制算法上训练的神经网络进行的控制所产生的控制瞬变更小。在Pyragas方法中，控制瞬变的阶数相同。 （C）2001 Elsevier ScienceLtd。保留所有权利。 [参考：24]

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