期刊导航
期刊开放获取
vip
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于支持向量机的直接逆模型辨识
被引量：
16
1
作者
钟伟民
皮道映
孙优贤
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第2期307-310,共4页
在简单讨论逆模型辨识原理的基础上,利用支持向量机(SVM)对函数逼近的能力,提出了基于支持向量机的直接逆模型辨识方法.分别采用二次核函数以及高斯RBF核函数,利用训练数据对线性和非线性系统进行黑箱辨识.仿真结果表明,基于支持向量机...
在简单讨论逆模型辨识原理的基础上,利用支持向量机(SVM)对函数逼近的能力,提出了基于支持向量机的直接逆模型辨识方法.分别采用二次核函数以及高斯RBF核函数,利用训练数据对线性和非线性系统进行黑箱辨识.仿真结果表明,基于支持向量机的直接逆模型辨识方法在处理线性和非线性对象时,辨识性能都优于传统的BP神经网络,不仅辨识精度高,辨识速度快,而且泛化能力较强.
展开更多
关键词
逆模型
支持向量机(SVM)
BP神经网络
建模与辨识
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于支持向量机的直接逆模型辨识
被引量：
16
1
作者
钟伟民
皮道映
孙优贤
机构
浙江大学工业控制技术国家重点实验室现代控制工程研究所
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第2期307-310,共4页
基金
国家973项目资助(2002CB312200).
文摘
在简单讨论逆模型辨识原理的基础上,利用支持向量机(SVM)对函数逼近的能力,提出了基于支持向量机的直接逆模型辨识方法.分别采用二次核函数以及高斯RBF核函数,利用训练数据对线性和非线性系统进行黑箱辨识.仿真结果表明,基于支持向量机的直接逆模型辨识方法在处理线性和非线性对象时,辨识性能都优于传统的BP神经网络,不仅辨识精度高,辨识速度快,而且泛化能力较强.
关键词
逆模型
支持向量机(SVM)
BP神经网络
建模与辨识
Keywords
inverse_model
support vector machine(SVM)
BP neural network
modeling and identification
分类号
TP13 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于支持向量机的直接逆模型辨识
钟伟民
皮道映
孙优贤
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005
16
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
