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正交多项式作为神经网络的激励函数, 构建 Logistic 混沌系统的预测与控制模型。为了保证算法的稳定性, 提出和证明了收敛定
理, 并利用自适应学习率算法提高神经网络的学习效率和收敛速度。通过采用自适应 Chebyshev 神经网络直接学习 Logistic 混
沌系统的动态特性, 并对系统实施目标函数控制。实验仿真结果表明, 该算法在 Logistic 混沌系统有外部干扰的情况下仍能对其
进行有效控制, 网络学习时间为 0.178 s, 训练步长为 10, 均方误差达到 1.15×10
− 4 , 与其他常见算法相比具有计算量小、速度快、
精度高和网络结构简单等优点。
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