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基于脉冲耦合神经网络的混沌控制
基于脉冲耦合神经网络的混沌控制
摘要：
混沌是一种无法被精确预测的非线性动力学现象，具有高度复杂、随机性和敏感性等特点。混沌控制是研究如何操纵混沌系统，实现稳定与指定的动力学行为的方法。脉冲耦合神经网络（PCNN）是一种模拟生物神经网络的神经计算模型，其自身的非线性特性使得它成为一种有效的混沌控制工具。本文回顾了混沌系统以及脉冲耦合神经网络的基本原理，然后详细介绍了如何基于PCNN进行混沌控制。通过实际仿真实验验证了该方法的有效性和可行性。
关键词：混沌控制，脉冲耦合神经网络，动力学行为，非线性特性，仿真实验
1.引言
混沌是一种非线性动力学现象，广泛存在于自然界和人工系统中。混沌系统具有高度复杂、随机性和敏感性等特点，因此对混沌现象的控制一直是科学研究的热点之一。混沌控制旨在利用外部刺激或反馈控制方法，使混沌系统的状态稳定于期望的动力学行为。
2.混沌系统和脉冲耦合神经网络的基本原理
混沌系统是由一组非线性微分方程描述的，其演化过程非常敏感，微小的初始条件差异会引起系统演化出现完全不同的行为。脉冲耦合神经网络是一种模拟生物神经网络的计算模型，它模拟了神经元之间通过脉冲信号进行信息交流的过程。
3.基于PCNN的混沌控制方法
基于PCNN的混沌控制方法主要包括外部刺激控制和反馈控制两种方式。
3.1外部刺激控制
外部刺激控制方法通过给混沌系统施加外部刺激信号，调节混沌系统的演化行为。可以通过调节外部刺激信号的强度、频率和相位等参数来实现对混沌系统的控制。
3.2反馈控制
反馈控制方法根据混沌系统当前的状态和期望的动力学行为之间的差异，通过反馈调节混沌系统的参数或拓扑结构，使得系统逐渐趋向于期望的状态。
4.混沌控制仿真实验
本文设计了几个混沌系统作为仿真实验的对象，通过PCNN进行了混沌控制。实验结果表明，基于PCNN的混沌控制方法能够有效地控制混沌系统的状态，使其稳定于期望的动力学行为。
5.结论
本文通过综述混沌控制和脉冲耦合神经网络的基本原理，详细介绍了基于PCNN的混沌控制方法，并通过仿真实验验证了其有效性和可行性。基于PCNN的混沌控制方法具有广泛的应用前景，在控制理论和工程实践中具有重要价值。
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