TRAJECTORY TRACKING OF COMPLEX DYNAMICAL NETWORK FOR CHAOS SYNCHRONIZATION USING RECURRENT NEURAL NETWORK

Jose P. Perez; Joel Perez P.; Angel Flores H.; Martha S. Lopez de la Fuente

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TRAJECTORY TRACKING OF COMPLEX DYNAMICAL NETWORK FOR CHAOS SYNCHRONIZATION USING RECURRENT NEURAL NETWORK

机译：递归神经网络用于混沌同步的复杂动态网络轨迹跟踪

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In this paper the problem of trajectory trackingis studied.Based on the Lyapunov theory, a controllaw that achieves the global asymptotic stability of thetracking error between a recurrent neural network anda complex dynamical network is obtained. To illustratethe analytic results we present a tracking simulation ofa dynamical network with each node being just oneLorenz′s dynamical system and three identical Chen’sdynamical systems.

机译：本文研究了轨迹跟踪问题。基于李雅普诺夫理论，获得了一种控制律，该律实现了递归神经网络和复杂动力网络之间跟踪误差的全局渐近稳定性。为了说明分析结果，我们介绍了一个动态网络的跟踪仿真，每个节点只是一个洛伦茨的动力学系统和三个相同的Chen动力学系统。

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来源
《Computacion y Sistemas》 |2017年第3期|共8页
作者
Jose P. Perez; Joel Perez P.; Angel Flores H.; Martha S. Lopez de la Fuente;
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