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《中国自动化学会控制理论专业委员会D卷》2011年
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Adaptive Control of Nonlinear System Based on SVM Online Algorithm

【摘要】:正The training of Support Vector Machine(SVM) is an optimization problem of quadratic programming which can not be applied to the online training in real time applications or time-variant data source.The online algorithms proposed by other researchers are with high computational complexity and slow training speed.This manuscript combines the projection gradient and adaptive natural gradient.It proposes the constraint projection adaptive natural gradient online algorithm for SVM regression.An adaptive SVM controller is designed in the state feedback control for a class nonlinear system.In order to demonstrate the availability of this adaptive SVM controller,we give a simulation of the simple nonlinear system.The results of simulation demonstrate this SVM online algorithm controller is very effective and the SVM controller can achieve a satisfactory performance

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前2条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 刘德地;陈晓宏;;基于支持向量机的洪水灾情综合评价模型[J];长江流域资源与环境;2008年03期
2 周欣然;滕召胜;易钊;;构造稀疏最小二乘支持向量机的快速剪枝算法[J];电机与控制学报;2009年04期
3 吴微;张凌;;自适应参数的AOSVR算法及其在股票预测中应用[J];大连理工大学学报;2009年04期
4 易辉;宋晓峰;姜斌;冒泽慧;;基于误判损失最小化支持向量机的故障诊断[J];东南大学学报(自然科学版);2010年S1期
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6 孙旭东;郝勇;高荣杰;欧阳爱国;刘燕德;;脐橙糖度近红外光谱在线检测数学模型优化研究[J];光谱学与光谱分析;2011年05期
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9 宋召青;崔和;胡云安;;支持向量机理论的研究与进展[J];海军航空工程学院学报;2008年02期
10 杨庆华;时磊;;LS-SVM的矩形窗算法及其在非线性系统建模中的应用[J];火炮发射与控制学报;2009年04期
中国重要会议论文全文数据库 前2条
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2 杨坤;纪志成;;基于峰值识别的改进SVM用电需求预测[A];中国自动化学会控制理论专业委员会B卷[C];2011年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 甘良志;核学习算法与集成方法研究[D];浙江大学;2010年
2 郑军;小波理论在系统建模与控制中的若干应用研究[D];浙江大学;2005年
3 何洪英;基于红外热像及人工智能的绝缘子污秽等级识别方法研究[D];湖南大学;2006年
4 钱玮;小波理论在图像技术中的应用研究[D];中国科学技术大学;2006年
5 王开军;基于数据几何特性的概率推理和统计学习研究[D];西安电子科技大学;2008年
6 陈晓峰;核方法在分类、回归与聚类方面的研究及应用[D];江南大学;2009年
7 王凌云;湿法炼锌净化过程建模及基于控制参数化的优化方法[D];中南大学;2009年
8 刘大同;基于Online SVR的在线时间序列预测方法及其应用研究[D];哈尔滨工业大学;2010年
9 张晓平;钢铁企业罩式炉装炉优化及煤气柜位预测问题研究与应用[D];大连理工大学;2010年
10 王伟;炼焦过程综合生产目标的智能预测与协调优化研究[D];中南大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 高和东;GPU并行计算在LSSVM建模中的研究与应用[D];大连理工大学;2010年
2 赵会;基于支持向量机的烟气成分建模研究[D];河南科技大学;2009年
3 张凌;支持向量机的AOSVR算法及其在股票预测中的应用[D];大连理工大学;2006年
4 张艳辉;基于支持向量机的建模与预测控制技术研究及应用[D];浙江大学;2006年
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7 王闻侠;基于支持向量机的发酵过程建模方法研究[D];江南大学;2008年
8 范宇;基于支持向量机的木材干燥建模研究[D];东北林业大学;2008年
9 潘以桢;嵌入式环境监测系统的关键技术研究与实现[D];上海交通大学;2009年
10 康蕾;Cu-Zr-Al非晶合金晶化过程电特性预测模型研究[D];兰州理工大学;2009年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 杜树新,吴铁军;回归型加权支持向量机方法及其应用[J];浙江大学学报(工学版);2004年03期
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 黄秀丽;王蔚;;SVM在非平衡数据集中的应用[J];计算机技术与发展;2009年06期
2 刘晓亮;丁世飞;朱红;张力文;;SVM用于文本分类的适用性[J];计算机工程与科学;2010年06期
3 毛伟;;基于支持向量机的回归应用研究[J];科技资讯;2011年12期
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9 田红军;王锡怀;肖健梅;;基于SVM的内模控制算法在船舶航向中的应用[J];仪器仪表用户;2010年05期
10 田大东;邓伟;;改进的K均值聚类算法在支持矢量机中的应用[J];计算机工程与应用;2007年32期
中国重要报纸全文数据库 前1条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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2 渐令;基于核的学习算法与应用[D];大连理工大学;2012年
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4 陈其松;智能优化支持向量机预测算法及应用研究[D];贵州大学;2009年
5 刘京礼;鲁棒最小二乘支持向量机研究与应用[D];中国科学技术大学;2010年
6 罗林开;支持向量机的核选择[D];厦门大学;2007年
7 杜喆;几类支持向量机变型算法的研究[D];西安电子科技大学;2009年
8 俞乐;多源遥感信息快速处理与岩性信息自动提取方法研究[D];浙江大学;2010年
9 黄静华;支持向量机算法研究及在气象数据挖掘中的应用[D];中国矿业大学(北京);2011年
10 赵昌龙;高速加工中心主轴及刀具系统热误差综合补偿技术[D];吉林大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 严会霞;基于SVM的眼动轨迹解读思维状态的研究[D];太原理工大学;2010年
2 朱天一;基于SVM的梅雨量预测研究[D];南京信息工程大学;2011年
3 杨镇宇;基于机器视觉和SVM的花椒外观品质检测技术研究[D];西南大学;2010年
4 殷光;基于SVM的验证码识别算法研究[D];安徽大学;2010年
5 陈桂荣;SVM解的简化方法及CS中稀疏信号的重构方法研究[D];西安电子科技大学;2010年
6 秦攀攀;基于最小二乘支持向量机方法的复杂人机系统操作员功能状态建模与预测[D];华东理工大学;2011年
7 杨飞;基于SVM的煤炭销售分析预测系统的研究[D];太原科技大学;2011年
8 赵丹丹;基于粒子群优化的过热汽温SVM预测控制[D];华南理工大学;2010年
9 高洁;基于SVM的基因表达谱分析和函数集VC维研究[D];华东师范大学;2011年
10 崔克彬;分类分析的研究与实现[D];华北电力大学(河北);2005年
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