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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
基于支持向量机的系统辨识
【摘 要】
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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
【机 构】
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华北电力大学动力工程系
【出 处】
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计算机仿真
【发表日期】
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2004年11期
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