基于MK-LSSVM的不确定混沌系统鲁棒抗同步方法

本文主要探讨了基于多核最小二乘支持向量机（Multiple-Kernel Least Squares Support Vector Machine, MK-LSSVM）的鲁棒抗混沌系统同步策略。在不确定混沌系统的研究中，同步是一种关键技术，它允许两个或多个系统在一定程度上保持状态的一致性。作者针对存在不确定性的情况，提出了一个创新的方法。 首先，文章的核心在于利用多核回归模型，这是一种将基本核函数线性组合的技术。通过构建一个多核拉格朗日函数，该方法能够有效地捕捉系统中的不确定性因素，这在实际应用中是至关重要的，因为混沌系统的特性往往难以精确预测。这种方法允许系统适应各种未知的扰动和误差，提高了模型的稳健性。 接着，作者设计了一种基于MK-LSSVM的鲁棒反馈控制方案。这种控制策略利用了MK-LSSVM的建模能力，能够有效地处理不确定性和外部干扰。控制策略的目标是确保系统在面对不确定性时仍然能够稳定地收敛到期望的同步状态。 为了增强同步的准确性，文中引入了一种改进的更新法则，用于估计未知的逼近误差界限。这个步骤确保了控制策略在实际应用中具有良好的性能，即使在存在不确定性和模型误差的情况下，也能保证系统的渐近收敛。 通过数值例子，作者验证了所提方法的有效性和优越性。实验结果表明，与传统的抗混沌同步方法相比，基于MK-LSSVM的策略在处理混沌系统中的不确定性方面具有显著的优势，能够更好地抵抗外界干扰，提高系统的稳定性和可靠性。 总结来说，这篇论文为混沌系统抗同步问题提供了一个新颖且有效的解决方案，利用了多核支持向量机的鲁棒性和适应性，对于实际工程中的复杂动态系统有着重要的理论和实践价值。通过理论分析和具体案例，研究人员可以更好地理解和应用这一方法来控制和管理不确定性混沌系统的行为。