【摘 要】
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针对现有基于径向基函数（RBF）网络对多输入多输出（MIMO）系统识别中存在收敛速度慢、系统识别稳定性不高的问题，提出了一种新的MIMO系统识别方法：采用支持向量回归（svrt）算法建立RBF网
【机 构】
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佛山科学技术学院电子与信息工程学院,西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室
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针对现有基于径向基函数（RBF）网络对多输入多输出（MIMO）系统识别中存在收敛速度慢、系统识别稳定性不高的问题，提出了一种新的MIMO系统识别方法：采用支持向量回归（svrt）算法建立RBF网络初始化结构，确定初始化网络参数；采用退火动力学习（ADL）算法对系统识别网络进行训练，在训练过程中采用粒子群优化（PSO）迭代算法选出最佳学习率组合，使识别网络实现对MIMO系统的识别。对一个两输入输出系统进行了识别仿真，仿真结果表明，用该识别方法重建的识别系统性能优于目前RBF网络参数优化过程中常用的最小平方算
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