Abstract-Ett av de viktigaste fenomenen i vissa system är kaos som orsakas av icke-linjär dynamik. I detta dokument, det nya 3-dimensionella kaotiska systemet först undersökas och sedan använda en intelligent controller som bygger på hjärnan emotionell inlärning (BELBIC), detta nya kaotiska system synkroniseras. BELBIC består av belöningssignal som accepterar positiva värden. Felaktigt val av parametrar orsakar ett felaktigt beteende som kan orsaka allvarliga problem såsom instabilitet i systemet. Det behövs för att optimera dessa parametrar. Genetisk Algoritm (GA), Cuckoo Optimization Algoritm (COA), Partikel Swarm Optimization Algoritm (PSO) och Imperialist Competitive Algorithm (ICA) används för att beräkna de optimala parametrarna för belöningssignalen av BELBIC. Dessa algoritmer kan välja lämpliga och optimala värden för parametrarna. Dessa minimerar kostnadsfunktionen, så de optimala värdena för parametrarna kommer att grundas. Vald kostnadsfunktion definieras för att minimera de minsta kvadratfelen. Kostnadsfunktionen tvingar systemfelen att snabbt förfalla till noll. Numeriska simuleringsresultat presenteras för att visa den föreslagna metodens effektivitet.
ICA har använts för synkronisering av kaotiska system baserade på en intelligent controller som bygger på hjärnan emotionell inlärning (BELBIC) REF.
Synchronization New 3D Chaotic System Using Brain Emotional Learning Based Intelligent Controller
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Information Technology and Computer Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}