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题名复Gaussian小波核函数及多参数同步优化策略
被引量：1
- 1
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作者
蒋刚
肖建
郑永康
宋昌林
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机构
西南交通大学电气工程学院
西南科技大学制造科学与工程学院
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出处
《信息与控制》
CSCD
北大核心
2006年第4期467-473,共7页
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基金
教育部博士点基金资助项目(20040613013)
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文摘
对复Gauss-ian小波满足M ercy条件及其在H ilbert空间具有再生性的命题作了证明.用复Gauss-ian小波构建出一种核函数,与主成分分析方法相结合,对非线性非平稳信号进行参数辨识和预测.针对多参数模型优化时间过长,不利于工程应用的问题,提出了一种多参数同步优化策略.仿真实验验证了该方法的可行性和有效性,表明该方法具有较好的实用价值.
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关键词
复gaussian小波
主成分分析
核函数方法
非线性非平稳信号
参数辨识
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Keywords
complex gaussian wavelet
principal component analysis （PCA）
kernel function method
non- linear dynamic signal
parameter identification
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名复高斯小波核函数的支持向量机研究
被引量：7
- 2
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作者
陈中杰
蔡勇
蒋刚
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机构
西南科技大学计算机科学与技术学院
西南科技大学制造科学与工程学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012年第9期3263-3265,共3页
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基金
国家自然科学基金资助项目(11176027)
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文摘
针对基于常用核函数的支持向量机在非线性系统参数辨识及预测方面的不足之处,构建了一种新的核函数——复高斯小波函数核函数。首先证明了新构建的核函数的正确性,即满足Mercy条件,表明其可以作为核函数;然后构建基于该核函数的支持向量机,并将该支持向量机用于非线性系统的辨识和未知部分的预测。通过与常用核函数构建的支持向量机的仿真结果进行对比,验证了该方法的正确性和有效性。
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关键词
复高斯小波核函数
Mercy条件
支持向量机
非线性系统辨识及预测
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Keywords
complex gaussian wavelet kernel function
Mercy conditions
support vector machine （SVM）
non-linear parameter identification and prediction
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于支持向量机的多因素话务量预测研究
被引量：1
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作者
曾雨桐
钱学荣
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机构
南京邮电大学通信与信息工程学院
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出处
《微型机与应用》
2016年第1期63-66,共4页
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文摘
提高移动通信话务量的预测精度对提高网络性能、增进用户体验具有重要意义。由于多种因素会影响到移动通信话务量的准确预测,故选择多因素灰色话务量预测模型来预测话务量。先对数据进行预处理,用关联分析法找到影响话务量预测的主要因素。但此模型对波动较大的数据预测精度较低,用支持向量机的模型来改善预测结果,选取拥有较强的敛散性和全局寻优能力的复高斯小波核函数优化向量机。从仿真结果可以看出该模型有更好的收敛作用和较为理想的预测效果。
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关键词
复高斯小波核函数
支持向量机
多因素
话务量预测
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Keywords
complex gaussian wavelet kernel function
Support Vector Machines multi factors traffic forecast
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分类号
TN929.5
[电子电信—通信与信息系统]
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