運用功率譜估測法及類神經網路來做混沌系統的識別

標題:	運用功率譜估測法及類神經網路來做混沌系統的識別 Identification of chaotic systems by spectral estimation and neural networks
作者:	陶有福 Tao, You-Fu 吳炳飛 Wu, Bing-Fei 電控工程研究所
關鍵字:	功率;類神經網路;混沌系統;識別;自動控制工程;控制工程;電腦;雷卡地方程式;馬可夫模式;新奇模式;AUTOMATED-CONTROL-ENGINEERING;CONTROL-ENGINEERING;COMPUTER;Chaotic System;the discrete-time Riccati equation;Markovian Model;Novel Model
公開日期:	1993
摘要:	此論文中，兩種模式化方法被發展在混沌系統（chaotic system）的識別上。一種是運用隨機線性模式化的方法，它是利用以模式為基礎的功率譜估測法以找出功率譜近似的馬可夫模式。此方法是由白色雜音所驅動馬可夫模式使得其輪出功率譜非常趨近原來信號功率譜。此法要點是找出一個功率譜因子及其相關的分時雷卡地方程式（discrete－time algebraic Riccati equation），解此方程式則可得到功率譜近似的馬可夫動態方程式。此法的好處在於系統化和簡易化的得到馬可夫動態方程式。另一種是決定性的非線性模式化方法，它是利用類神經網路來做混沌系統識別。串並聯模式能描述混沌系統的動態，但其所追蹤的資料必須被要求具有穩健性的缺點。並聯模式能維持混沌系統部分資訊，但卻無法追蹤資料的缺點。一種新模式被提出以解決串並聯模式及並聯模式的缺點。 #9400490 #9400490
URI:	http://140.113.39.130/cdrfb3/record/nctu/#NT824327004 http://hdl.handle.net/11536/58643
Appears in Collections:	Thesis