Ứng dụng hệ thống học rộng trong đồng bộ hệ thống hỗn loạn Genesio
Email tác giả liên hệ:
duchung.pham@utehy.edu.vnDOI:
https://doi.org/10.54644/jte.2025.1716Từ khóa:
Hệ thống Genesio, Hệ thống học mở rộng, Mạng nơ-ron, Hệ phi tuyến, Định lý LyapunovTóm tắt
Trong bài viết này nhóm tác giả sẽ giới thiệu ứng dụng hệ thống học rộng để đồng bộ hệ thống hỗn loạn Genesio. Hệ thống Genesio như là một hệ phi tuyến có tính phức tạp cao, muốn đồng bộ được hệ thống sẽ cần phải kết hợp sử dụng các công thức, thuật toán khác nhau và kếp hợp cùng với mạng nơ-ron để đảm bảo mục tiêu tối ưu hóa đầu vào, giảm thiểu các lỗi hệ thống ở đầu ra và các tín hiệu mong muốn. Trong bộ đồng bộ có sử dụng định lý Lyapunov nhằm duy trì tính ổn định của hệ thống, từ đó kết quả mô phỏng sẽ đảm bảo độ chính xác cao hơn. Thực hiện mô phỏng hệ đồng bộ trên phần mềm với ứng dụng đồng bộ cho hệ thống Genesio. Kết quả mô phỏng đã thể hiện được tính chính xác và khả năng đồng bộ nhanh hơn khi so sánh với một số phương pháp truyền thống khác. Vì vậy. với kết quả nghiên cứu này đã khẳng định việc sử dụng hệ thống học rộng kết hợp với các kỹ thuật mạng nơ-ron và lý thuyết ổn định có thể mang lại một giải pháp mạnh mẽ và tối ưu cho việc kiểm soát và đồng bộ hệ thống Genesio.
Tải xuống: 0
Tài liệu tham khảo
J. H. Park, "Synchronization of Genesio chaotic system via backstepping approach," Chaos, Solitons & Fractals, vol. 27, no. 5, pp. 1369–1375, 2006. DOI: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2005.05.001
C. M. Lin, Y. F. Peng, and M. H. Lin, "CMAC-based adaptive backstepping synchronization of uncertain chaotic systems," Chaos, Solitons & Fractals, vol. 42, no. 2, pp. 981–988, 2009. DOI: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2009.02.028
C. M. Lin, D. H. Pham, and T. T. Huynh, "Synchronization of chaotic system using a brain-imitated neural network controller and its applications for secure communications," IEEE Access, vol. 9, pp. 75923–75944, 2021. DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3080696
C. M. Lin, D. H. Pham, and T. T. Huynh, "Encryption and decryption of audio signal and image secure communications using chaotic system synchronization control by TSK fuzzy brain emotional learning controllers," IEEE Trans. Cybern., vol. 52, no. 12, pp. 13684–13698, Dec. 2022. DOI: https://doi.org/10.1109/TCYB.2021.3134245
D. H. Pham, C. M. Lin, V. N. Giap, T. T. Huynh, and H. Y. Cho, "Wavelet interval type-2 Takagi-Kang-Sugeno hybrid controller for time-series prediction and chaotic synchronization," IEEE Access, vol. 10, pp. 104313–104327, 2022. DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3210260
T. T. Huynh, C. M. Lin, and D. H. Pham, “Memristive Chaotic Systems-Based Audio Secure Communication Using Dual-Function-Link Fuzzy Brain Emotional Controller,” Int. J. Fuzzy Syst., vol 24, pp. 2946–2968, 2022. https://doi.org/10.1007/s40815-022-01312-0. DOI: https://doi.org/10.1007/s40815-022-01312-0
C. L. P. Chen and Z. Liu, "Broad learning system: An effective and efficient incremental learning system without the need for deep architecture," IEEE Trans. Neural Netw. Learn. Syst., vol. 29, no. 1, pp. 10–24, Jan. 2018. DOI: https://doi.org/10.1109/TNNLS.2017.2716952
S. Feng and C. L. P. Chen, "Broad learning system for control of nonlinear dynamic systems," in Proc. IEEE Int. Conf. Syst., Man, Cybern., 2018. DOI: https://doi.org/10.1109/SMC.2018.00383
L. Zhang et al., "Analysis and variants of broad learning system," IEEE Trans. Syst., Man, Cybern.: Syst., vol. 52, no. 1, pp. 334–344, 2020. DOI: https://doi.org/10.1109/TSMC.2020.2995205
T. Li, S. Tong, Y. Xiao, and Q. Shan, "Broad learning system approximation-based adaptive optimal control for unknown discrete-time nonlinear systems," IEEE Trans. Syst., Man, Cybern.: Syst., vol. 52, no. 8, pp. 5028–5038, 2021. DOI: https://doi.org/10.1109/TSMC.2021.3113357
S. Sui, C. P. Chen, S. Tong, and S. Feng, "Finite-time adaptive quantized control of stochastic nonlinear systems with input quantization: A broad learning system based identification method," IEEE Trans. Ind. Electron., vol. 67, no. 10, pp. 8555–8565, 2019. DOI: https://doi.org/10.1109/TIE.2019.2947844
Tải xuống
Đã Xuất bản
Cách trích dẫn
Giấy phép
Bản quyền (c) 2025 Tạp chí Khoa học Giáo dục Kỹ Thuật
Tác phẩm này được cấp phép theo Giấy phép quốc tế Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 .
Bản quyền thuộc về JTE.
