| 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： | 荣海娜,张葛祥,张翠芳.基于支持向量机的非线性系统辨识方法[J].四川大学学报(自然科学版),2004,41(Z1):447-451. |
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| 作者姓名： | 荣海娜 张葛祥 张翠芳 |
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| 作者单位： | 1. 西南交通大学计算机与通信工程学院,四川,成都,610031
2. 西南交通大学电气工程学院,四川,成都,610031 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(No.6957 4026);教育部高等学校骨干教师资助计划项目(教技司[2000]65号);西南交通大学博士生创新基金项目. |
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| 摘 要： | 支持向量机是一种基于结构风险最小化原理的新一代机器学习方法,在分类和回归估计方面已显示出了很好的应用前景.本文在简要介绍支持向量回归新方法的基础上,给出用于非线性系统进行辨识的支持向量机模型和多输入支持向量机的核函数构造方法,并将支持向量机与神经网络的非线性系统辨识效果进行了比较分析.实验结果表明,支持向量机具有比神经网络更强的非线性系统辨识能力和更好的泛化能力.
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| 关 键 词： | 支持向量机 回归 非线性系统 辨识 |
Support Vector Machines Based Nonlinear System Identification Method |
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| RONG Haina,ZHANG Gexiang,ZHANG Cuifang.Support Vector Machines Based Nonlinear System Identification Method[J].Journal of Sichuan University (Natural Science Edition),2004,41(Z1):447-451. |
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| Authors: | RONG Haina ZHANG Gexiang ZHANG Cuifang |
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