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本文针对未知非线性系统,提出了基于支持向量机(SVM)的系统辨识方法,并且通过仿真分析比较了基于SVM与基于RBF神经网络系统辨识及预测结果,仿真结果表明SVM方法比RBF神经网络方法具有更高的预测精度和更好的泛化能力。
基于支持向量机的非线性系统辨识
【摘 要】
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本文针对未知非线性系统,提出了基于支持向量机(SVM)的系统辨识方法,并且通过仿真分析比较了基于SVM与基于RBF神经网络系统辨识及预测结果,仿真结果表明SVM方法比RBF神经网络
【机 构】
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海军工程大学电子工程学院,湖北武汉
【出 处】
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自动化技术与应用
【发表日期】
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2007年1期
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