共 2 条
[1]
先进控制技术及应用.[M].王树青等编著;.化学工业出版社.2001,
[2]
神经元网络控制.[M].王永骥;涂健编著;.机械工业出版社.1998,
基于支持向量机的直接逆模型辨识
被引：16
作者：
钟伟民
皮道映
孙优贤
机构：
[1] 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
来源：
关键词：
逆模型;
支持向量机(SVM);
BP神经网络;
建模与辨识;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP13 [自动控制理论];
学科分类号：
摘要：
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.
引用
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页码：307 / 310
页数：4
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