| 一种基于支持向量机的非线性系统辨识方法 |
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| 引用本文： | 夏志敏,赵志诚.一种基于支持向量机的非线性系统辨识方法[J].太原科技大学学报,2010,31(5). |
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| 作者姓名： | 夏志敏 赵志诚 |
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| 基金项目： | 山西省自然科学基金项目 |
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| 摘 要： | 提出一种新的非线性系统辨识方法,基于支持向量机回归算法,选取高斯核函数构造了从输入空间到高维特征空间的非线性映射,以避免繁琐的运算,实现对非线性系统的辨识。仿真结果表明了SVM具有很好的拟合和泛化能力,同基于神经网络的非线性系统辨识相比,其辨识和泛化性能要优于神经网络。支持向量机的使用为工业过程的系统辨识提供了一条新的途径。
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| 关 键 词： | 支持向量机 非线性系统 系统辨识 非线性回归 |
An Approach of System Identification for Nonlinear System Based on Support Vector Machine |
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| XIA Zhi-min,ZHAO Zhi-cheng.An Approach of System Identification for Nonlinear System Based on Support Vector Machine[J].Journal of Taiyuan University of Science and Technology,2010,31(5). |
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| Authors: | XIA Zhi-min ZHAO Zhi-cheng |
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