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A Neural Network Observer-Based Approach for Synchronization of Discrete-Time Chaotic Systems

机译：基于神经网络观测器的离散时间混沌系统同步方法

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This paper presents a new approach to solve synchronization problem of a large class of discrete chaotic systems. The chaotic systems can be reformulated as an appropriate class of linear parameter varying (LPV) systems. Then, based on the LPV representation, a neural network observer-based approach is proposed to solve the synchronization problem. The simulation results show the advantages of combining the LPV techniques and the neural networks to determine the appropriate observer gain within the context of chaotic system synchronization.

机译：本文介绍了解决大类离散混沌系统同步问题的新方法。混沌系统可以作为适当的线性参数变化（LPV）系统进行重新重新重新重新重新重新重新重新重新重新重新重新重新重整。然后，基于LPV表示，提出了一种基于神经网络观察者的方法来解决同步问题。仿真结果表明，组合LPV技术和神经网络在混沌系统同步的背景下确定适当的观察者增益的优点。

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来源
《IFAC World Congress》|2008年||共6页
会议地点
作者
S. V. Naghavi; A. A. Safavi;
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正文语种
中图分类 TP273-53;
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