شرح مختصر : مسئله هماهنگ سازي شبکه هاي عصبی آشوبگونه با اغتشاش تصادفی مورد بررسی قرار گرفته است . مسئله کنترل و هماهنگ سازي این سیست م ها به شدت مورد توجه قرار گرقت و روش هاي مختلفی مثل کنترل حلقه بسته خطی و غیرخطی ، کنترل تطبیقی و نظایر آن جهت رسیدن به این هدف ، ارائه گردید . در مدلسازي سیستم ها ، توانایی تقریب به وسیله نورون ها ، شکل شبکه و قانون آموزش ، محدود می گردد . یک مسئله مهم جهت تحقیق و یررسی می باشد . سیستم هاي ANN چگونگی بهبود خاصیت ارگادیک آشوبگونه داراي مشخصاتی تصادفی هستند و الگوریتم آشوبی باعث ایجاد خاصیت قوي ارگادیک در شبکه می گردد.فهرست :چکیده فارسیمقدمهفصل اولشبکه عصبیمقدمهشبکه عصبیسابقه تاریخیچرا از شبکه هاي عصبی استفاده می کنیممزیتهاي دیگر شبکه هاي عصبیشبکه هاي عصبی در مقابل کامپیوتر هاي معمولیانسان و سلول هاي عصبی مصنوعی در جستجوي شباهت هااز سلول هاي عصبی انسانی تا سلول هاي عصبی مصنوعیانواع یادگیري براي شبکه هاي عصبیزمینه اي در مورد perceptronدنباله هاي Perceptronقضیه بنیادي دنباله هاهوش جمعیPSOفصل دومیک شبکه عصبی جدید و کاربرد آنمقدمهیک شبکه عصبی جدید و کاربرد آنمعرفینورون با خاصیت آشوبگونهشبکهقانون آموزش شبکهمدلسازي ژنراتور سنکرون دریایینتایج مدلسازينتیجه فصلفصل سومآنالیز رفتار آشوبگونه مدل شبکه عصبی مکانیسم لرزش عضلهمقدمهآنالیز رفتار آشوبگونه مدل شبکه عصبی مکانیسم لرزش عضلهمعرفیمنحنی طول – کششساختار برگشتیتغییرات طیفنتایج فصلفصل چهارمهماهنگ سازي نمایی شبکه هاي عصبی آشوبگونه با اغتشاش تصادفیمقدمههماهنگ سازي نمایی شبکه هاي عصبی آشوبگونه با اغتشاش تصادفیمعرفینمادها و مقدماتنتیجه فصلفهرست منابعمنابع فارسیمنابع لاتینچکیده انگلیسینورون آشوب گونهسیستم شناسایی ژنراتور سنکرون دریایی به وسیله شبکه عصبیتوان گشتاور ورودي و فرکانس خروجی ژنراتورجریان تحریک ورودي و ولتاژ خروجی پایانهفرکانس خروجی ژنراتور ، شبکه و خطاي بین آنهاتابع کشش – طول فعالشبکه برگشتینمودار دو شاخه شدنحساسیت به شرط اولیهایجاد طیف پیوسته از طریق افزایش فرکانس هاي گسستهنرخ هماهنگ سازي نمایی سیستم با خطاي دینامیکدینامیک هاي سنکرون نشده در فضاي حالت