【摘 要】
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本文提出了一种基于支持向量回归机(SVR)的非线性动态系统辨识方法,并给出了相应的推导过程和学习算法。用非线性静态子环节和线性动态子环节串联--Hammerstein 模型来描述非
【机 构】
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九江学院电子工程学院,九江332005
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本文提出了一种基于支持向量回归机(SVR)的非线性动态系统辨识方法,并给出了相应的推导过程和学习算法。用非线性静态子环节和线性动态子环节串联--Hammerstein 模型来描述非线性动态系统.然后,通过函数展开将Hammerstein模型的非线性传递函数转换为等价的线性形式,从而建立起线性中间模型。再由SVR算法辨识出中间模型参数.最后推导出中间模型参数与Hammerstein模型参数之间的关系,并通过该关系同时反演出原系统的非线性静态环节和线性动态环节.仿真实验结果均表明该非线性系统辨识方法的可行性。
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