TAILIEUCHUNG - Composite learning sliding mode synchronization of chaotic fractional-order neural networks

In this work, a sliding mode control (SMC) method and a composite learning SMC (CLSMC) method are proposed to solve the synchronization problem of chaotic fractional-order neural networks (FONNs). A sliding mode surface and an adaptive law are constructed to update parameter estimation. The SMC ensures that the synchronization error asymptotically tends to zero under a strict permanent excitation (PE) condition. To reduce its rigor, online recording data together with instantaneous data is used to define a prediction error about the uncertain parameter. Both synchronization error and prediction error are used to construct a composite learning law. The proposed CLSMC method can ensure that the synchronization error asymptotically approaches zero, and it can accurately estimate the uncertain parameter. The above results obtained in the CLSMC method only requires an interval-excitation (IE) condition which can be easily satisfied. |

TAILIEUCHUNG - Chia sẻ tài liệu không giới hạn
Địa chỉ : 444 Hoang Hoa Tham, Hanoi, Viet Nam
Website : tailieuchung.com
Email : tailieuchung20@gmail.com
Tailieuchung.com là thư viện tài liệu trực tuyến, nơi chia sẽ trao đổi hàng triệu tài liệu như luận văn đồ án, sách, giáo trình, đề thi.
Chúng tôi không chịu trách nhiệm liên quan đến các vấn đề bản quyền nội dung tài liệu được thành viên tự nguyện đăng tải lên, nếu phát hiện thấy tài liệu xấu hoặc tài liệu có bản quyền xin hãy email cho chúng tôi.
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.