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Dual-network optimized backstepping: predefined-time function projective synchronization for hyperchaotic economic systems with external perturbations
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AI
DOI：10.1016/j.eswa.2026.132157.png)
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摘要
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本研究提出了一种控制方案，用于实现带外部扰动的超混沌经济系统（HES）中的预定义时间函数投影同步。该方案基于优化的后推方法，通过包含行动者和评论者的双神经网络框架实现。为确保最优控制性能，开发了一个整合后推、预定义时间控制理论和自适应动态规划的框架。针对驱动HES和响应HES的每个子系统，建立了哈密顿-雅可比-贝尔曼（HJB）方程。系统的未知参数通过辨识神经网络（NN）进行估计，而行动者NN和评论者NN的构建旨在保证所提出的控制器满足贝尔曼最优性原理，最终推导出系统的最优控制策略。借助李雅普诺夫稳定性定理，证明了驱动HES和响应HES的函数投影同步误差可以在预定义的时间区间内收敛到零的一个小邻域内。最终，所进行的仿真用于验证所提出的控制方法。
Keyword:
predefined-time control
function projective synchronization
hyperchaotic economic systems
backstepping approach
adaptive dynamic programming
期刊
IF:
7.5
论文数:
3.0W
被引数:
10.2W
机构
引用论文
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