10.3969/j.issn.1006-9348.2004.11.013
基于支持向量机的系统辨识
支持向量机是在统计学习理论基础上发展的一种新的机器学习方法,由于其出色的学习性能,该技术已成为当前国际机器学习界的研究热点.该文利用支持向量机,选取不同的核函数,分别对线性自回归滑动平均模型、双线性模型、非线性模型进行模型辨识.仿真结果显示该方法具有良好的辨识性能.
支持向量机、系统辨识、核函数
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TP18(自动化基础理论)
2005-01-06(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
39-41,172-173