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《全国炼钢连铸过程自动化技术交流会论文集》2006年
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基于支持向量机的系统辨识及应用研究

李升娟  杨宗尧  于飞  刘喜梅  
【摘要】:支持向量机(SVM)是一种基于结构风险最小化原理的机器学习技术,也是一种新的具有很好泛化性能的回归方法。本文研究了利用支持向量机进行系统辨识的新方法,并进行了仿真实验,结果验证了所提出的方法的正确性和有效性。

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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 刘江华 ,陈佳品 ,程君实;基于支持向量机的非线性系统辨识[J];测控技术;2002年11期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 张智;朱齐丹;严勇杰;;基于V-支持向量机与ε-支持向量机的非线性系统辨识[J];弹箭与制导学报;2006年S1期
中国博士学位论文全文数据库 前8条
1 孙少超;数据校正和支持向量机的过失误差识别的研究[D];华东理工大学;2012年
2 解应春;基于Kernel学习机的建模与分类的应用算法研究[D];浙江大学;2003年
3 俞亭超;城市供水系统优化调度研究[D];浙江大学;2004年
4 翟永杰;基于支持向量机的故障智能诊断方法研究[D];华北电力大学(河北);2004年
5 钟伟民;支持向量机在先进控制中的应用研究[D];浙江大学;2006年
6 张智;蒸汽发生器检修机械手控制方法研究[D];哈尔滨工程大学;2007年
7 杨金芳;支持向量回归在预测控制中的应用研究[D];华北电力大学(河北);2007年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 刘凤龙;高压直流输电系统故障诊断方法研究[D];昆明理工大学;2010年
2 胡立萍;微生物青贮剂制备中酵母菌发酵过程DO的预测控制[D];江南大学;2005年
3 王磊;新型控制方法在汽温控制方面的应用[D];华北电力大学(河北);2005年
4 杨琦;支持向量机在液压系统故障诊断中的应用研究[D];大连海事大学;2005年
5 李升娟;基于支持向量机的超高压直流输电系统故障诊断的研究[D];青岛科技大学;2006年
6 白江坡;基于模型的机电伺服系统非线性故障检测方法研究[D];国防科学技术大学;2006年
7 周鹏;供水优化调度系统的研究与应用[D];中南大学;2008年
8 刘庆彪;基于结构风险最小化的电价预测新方法研究[D];华中科技大学;2007年
9 蒋良卫;SVR与K-LSE在系统辩识中的应用[D];华中科技大学;2008年
10 杨欣;基于支持向量机的瓦斯传感器故障诊断方法研究[D];辽宁工程技术大学;2008年
【相似文献】
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1 张汝雷;王保民;苏欣平;傅钰;;支持向量机(SVM)在机械故障诊断中的应用研究[J];军事交通学院学报;2009年03期
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9 王书舟;伞冶;;支持向量机的训练算法综述[J];智能系统学报;2008年06期
10 林长方;;支持向量机及其应用研究[J];和田师范专科学校学报;2010年05期
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6 胡海清;;序列最小优化及其改进算法[A];第十届中国科协年会信息化与社会发展学术讨论会分会场论文集[C];2008年
7 陶卿;黄燕;刘欣;;基于边缘加权的模糊支持向量机体系[A];2005年中国智能自动化会议论文集[C];2005年
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2 杨金芳;支持向量回归在预测控制中的应用研究[D];华北电力大学(河北);2007年
3 张永;基于模糊支持向量机的多类分类算法研究[D];大连理工大学;2008年
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5 马儒宁;神经网络与支持向量机相关问题研究[D];复旦大学;2005年
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10 曹葵康;支持向量机加速方法及应用研究[D];浙江大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 杜晓东;基于支持向量机的数据挖掘方法[D];山东大学;2005年
2 蒋琳琼;基于支持向量机的货币识别研究[D];中南大学;2007年
3 滕文凯;支持向量机反问题及其解法[D];河北大学;2005年
4 马洁;基于支持向量机的股市预测问题研究[D];天津大学;2006年
5 杨显飞;基于边界向量预选的支持向量机算法研究[D];哈尔滨工程大学;2008年
6 杨振章;基于支持向量数据描述的分类识别算法研究[D];杭州电子科技大学;2009年
7 李治伟;支持向量机及其在纹理分类中的应用[D];汕头大学;2008年
8 赵莹;基于向量投影的支持向量机增量学习算法[D];哈尔滨工程大学;2007年
9 余萍;一种基于边界调节的支持向量机模型[D];重庆大学;2007年
10 高泓;基于支持向量机的动态预测方法与实现技术研究[D];大庆石油学院;2009年
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