ニューラルネットワークを用いたカオスシステムの制御と追従安定化

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概要

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最近、カオスの制御に関する研究が注目を集めている。カオスシステムの状態方程式が既知の場合、コントローラは極配置法やその他の方法で比較的容易に設計できるが、未知の場合、時系列データを用いて不安定周期解(UPO)近傍を予め調べる必要がある。そこで、コントローラの設計及びUPO近傍の調査をニューラルネットで行う方法が提案されている。しかし、この方法はUPOの位置が未知の場合は利用できず、また、カオスシステムのパラメータが緩やかに変化すると、その変化を追従しながらUPOを安定化することは従来の線形コントローラと同様に不可能である。本報告では、UPOの位置が未知である状況でパラメータが変化してもUPOを追従安定化する制御システムを提案する。
社団法人電子情報通信学会の論文
1995-03-27

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