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Titolo: Identification of chaotic systems by neural networks
Autori: 
Data di pubblicazione: 2013
Abstract: In this paper a traditional Multi Layer Perceptron with a tapped delay line as input is trained to identify the parameters of the Chua’s circuit when fed with a sequence of values of a scalar state variable. The analysis of the a priori identifiability of the system, performed resorting to differential algebra, allows one to choose a suitable observable and the minimum number of taps. The results confirm the appropriateness of the proposed approach.
Handle: http://hdl.handle.net/11584/105675
ISBN: 978-3-642-33913-4
Tipologia:4.1 Contributo in Atti di convegno

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