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针对逆系统方法中非线性逆模型辨识困难的问题,研究了基于支持向量机(SVM)的逆模型辨识及控制,提出了一种SVM逆模型与PID结合的复合控制系统.由SVM辨识非线性系统的逆模型作为前馈控制器,形成直接逆控制.同时,由PID控制器构成反馈控制,克服直接逆控制鲁棒性不强的缺陷.仿真研究表明,SVM的逆模型辨识能力强,该复合控制系统具有比直接逆控制更优的控制性能和鲁棒性. 相似文献
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一种用于RBF神经网络的支持向量机与BP的混合学习算法 总被引:6,自引:2,他引:4
基于支持向量机与径向基(RBF)神经网络在结构上的相似性,提出了一种用于RBF网络的支持向量机与BP的混合学习算法.算法分为2步:首先采用序贯最小优化算法学习训练支持向量机,得到RBF网络较优的初始结构和参数;随后由BP算法调整优化RBF网络参数.混合学习算法结合了支持向量机小样本学习、学习训练快捷以及BP算法在线修改网络参数的特点.仿真研究表明,混合学习算法学习效率高,网络性能优良,应用于函数逼近时效果优良. 相似文献
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