【摘 要】
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具有不同核函数和参数的支持向量机(SVM)的性能存在很大差异,核函数及其参数的选择是SVM应用和理论研究中的一个重要问题。在简要介绍非线性系统辨识的支持向量机方法后,重点
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具有不同核函数和参数的支持向量机(SVM)的性能存在很大差异,核函数及其参数的选择是SVM应用和理论研究中的一个重要问题。在简要介绍非线性系统辨识的支持向量机方法后,重点对常用的核函数及其参数的选择进行了研究,并采用具有不同核函数的SVM进行非线性系统辨识。大量实验结果表明,采用SVM方法进行系统辨识时,径向基核函数(RBKF)比其它核函数的辨识效果好,且RBKF的参数选择较容易,当参数在有效范围内改变时,空间复杂度变化小,易于实现。因此,RBKF是系统辨识SVM的较好选择。
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