Sincronización de sistemas financieros caóticos desconocidos con restricción de salida en tiempo fijo utilizando aprendizaje neural
Autores: Yao, Qijia; Jahanshahi, Hadi; Batrancea, Larissa M.; Alotaibi, Naif D.; Rus, Mircea-Iosif
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Sincronización de sistemas financieros caóticos desconocidos con restricción de salida en tiempo fijo utilizando aprendizaje neural
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Sistemas financieros
Sincronización
Restricciones de salida de tiempo fijo
Control adaptativo neural
Función de Lyapunov
Red neuronal
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 23
Citaciones: Sin citaciones
Este artículo aborda el desafiante problema de la sincronización de sistemas financieros caóticos maestro-esclavo con parámetros desconocidos y perturbaciones, limitados en la salida en tiempo fijo. Un enfoque de control adaptativo neural en tiempo fijo es propuesto originalmente con la ayuda de la función de Lyapunov de barrera (BLF) y la identificación de redes neuronales (NN).
Descripción
Este artículo aborda el desafiante problema de la sincronización de sistemas financieros caóticos maestro-esclavo con parámetros desconocidos y perturbaciones, limitados en la salida en tiempo fijo. Un enfoque de control adaptativo neural en tiempo fijo es propuesto originalmente con la ayuda de la función de Lyapunov de barrera (BLF) y la identificación de redes neuronales (NN).