基于RBF神经网络的分数阶混沌系统的同步

摘要

针对分数阶混沌系统的同步问题,提出一种基于径向基函数(Radial Basis Function, RBF)神经网络的控制器.利用RBF神经网络对同步误差系统进行补偿控制,神经网络的权值可以在线调整,使得同步误差渐近收敛到零点.基于Lyapunov稳定性理论,分析了该控制器的稳定性.分别以分数阶Chen系统的同步和分数阶Liu系统的同步为例进行了数值仿真,仿真结果验证了所设计的控制器的有效性和鲁棒性.