本論文針對渾沌同步控制系統提出了一種新型的智慧型控制系統，所提出的控制系統包含一個類神經控制器與一個補償控制器。類神經控制器主要利用自進化TSK型類神經網路來實現，補償控制器利用克服類神經網路的學習誤差。最後，模擬結果充分顯示所提出適應性自進化TSK型類神經控制器之優越學習性能。 In this paper, a real-time approximator using a TSK-type self-evolving neural network (TSNN) is studied. The learning algorithm of the proposed TSNN not only automatically online generates and prunes the hidden neurons but also online adjusts the netw
