【摘 要】
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在标准支持向量机（SVM）学习神经网络的基础上，将最小二乘支持向量机（LS-SVM）与递归神经网络相结合，提出一种新的最小二乘支持向量机学习神经网络。该网络直接采用Lagrange乘子进行
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在标准支持向量机（SVM）学习神经网络的基础上，将最小二乘支持向量机（LS-SVM）与递归神经网络相结合，提出一种新的最小二乘支持向量机学习神经网络。该网络直接采用Lagrange乘子进行训练，消除了标准SVM神经网络中的线性部分，可用于进行分类和回归学习。并且其拓扑结构更适合于用简单的硬件模拟电路实现。对两种网络的稳定性进行了证明，并设计了相应的硬件电路，最后通过Simulink、Pspice仿真和硬件电路实验证明了所提出的方法是有效的。
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