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本文探讨了基于支持向量机的非线性系统黑箱建模问题,利用标准支持向量机来辨识非线性自回归滑动平均模型,并利用支持向量机的性质从理论上分析了其对大噪音和小噪音的鲁棒性.仿真结果表明,支持向量机方法能有效克服样本中的异常点和噪音对系统建模的干扰,具有比神经网络方法更好的鲁棒性.
基于支持向量机的非线性系统黑箱建模
【摘 要】
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本文探讨了基于支持向量机的非线性系统黑箱建模问题,利用标准支持向量机来辨识非线性自回归滑动平均模型,并利用支持向量机的性质从理论上分析了其对大噪音和小噪音的鲁
【机 构】
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浙江师范大学,信息科学与工程学院,浙江,金华,321004
【出 处】
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2005中国控制与决策学术年会
【发表日期】
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2005年期
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