【摘 要】
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人工神经网络（ANN）进行建模时通常需要准备大量的数据样本,同时网络结构一般都比较复杂;而采用支持向量机（SVM）进行建模时,不同核函数有不同的效果,各有利弊,且选取SVM模型参数的
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人工神经网络（ANN）进行建模时通常需要准备大量的数据样本,同时网络结构一般都比较复杂;而采用支持向量机（SVM）进行建模时,不同核函数有不同的效果,各有利弊,且选取SVM模型参数的理论支撑尚不完整.为了解决这些问题,提出了一种基于混合核函数的支持向量机来改善来波到达角（DOA）的估计性能,并结合二进制粒子群算法（PSO）来对混合核函数进行参数寻优.该混合核函数由全局核函数和局部核函数构成,提高了SVM的泛化能力和学习能力.首先通过拟合多项式函数,验证了该混合核SVM的有效性.将该方法用于DOA估计建模,
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