Controlling Chaotic Systems via Support Vector Machines Without Analytical Model

机译：通过支持向量机控制混沌系统而无需分析模型

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A controlling chaotic system method based on support vector machines (SVMs) is proposed. The method has been tested for controlling the Henon map from arbitrary initial states to the desirable stationary point or function input without the need of an analytic model. We can see that its performance is very good in simulation studies. Even if there is additive noise, the proposed method is still effective.

机译：提出了一种基于支持向量机（SVM）的控制混沌系统方法。已经测试了该方法，用于从任意初始状态控制Henon映射到所需的固定点或功能输入，而不需要分析模型。我们可以看到它的性能在模拟研究方面非常好。即使存在添加噪声，所提出的方法仍然有效。

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来源
《International Symposium on Neural Networks》|2005年||共6页
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作者
Meiying Ye;
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正文语种
中图分类计算机网络;
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