本論文使用自組織模糊類神經網路設計混沌控制系統，提出了具有自我網路建構能力之模糊類神經網路，此類神經網路可自動長出所需之模糊規則，同時亦可以自動刪除不需之模糊規則，如此整個網路架構可以隨著受控問題之複雜程度自動地增減網路架構大小。模擬結果充分顯示其優越的網路學習性能。 This paper proposes an identification-based adaptive backstepping control (IABC) for the chaotic systems. The IABC system is comprised of a neural backstepping controller and a robust compensation controller. The neural backstepping controller containing
