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多核在线支持向量机算法研究及应用
  • ISSN号:1671-5365
  • 期刊名称:《宜宾学院学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP29[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:安徽工业大学电气与信息工程学院,安徽马鞍山243032
  • 相关基金:安徽省教育厅自然科学研究项目(KJ20088104);安徽工业大学研究生创新研究基金资助项目(2016034)
作者: 陈威, 张世峰
中文摘要:

针对非线性控制系统难以建立精确数学模型的情况,以焦炉集气管压力系统为对象,提出了一种基于多核线性支持向量机的辨识建模方法.通过分析多种核函数对于数据的分类精度,利用训练数据对系统进行辨识建模.仿真结果表明,基于多核线性支持向量机的辨识建模算法具有相当高的辨识精度,能够解决一类非线性系统的建模问题.

英文摘要:

It is difficult for nonlinear control system to establish a precise mathematical model. Taking pressure system of coke oven gas collector as object, an identification modeling was presented based on multi kernel function supported vector machine. The classification accuracy of the data was analyzed, and the system was modeled by the training data. The simulation results show that the identification algorithm based on linear support vector machine has high identification accuracy, and can solve the modeling problem of a class of nonlinear systems.

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期刊信息
  • 《宜宾学院学报》
  • 主管单位:四川省教育厅
  • 主办单位:宜宾学院
  • 主编:汪明义
  • 地址:四川宜宾市翠屏区酒圣路8号
  • 邮编:644000
  • 邮箱:yb3545010@sina.com
  • 电话:0831-3531118
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-5365
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1630/Z
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 全国优秀社科学报,全国高校人文社会科学质量进步奖,四川省高校社科优秀学报,首届《CAJ-CD规范》执行优秀期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 中国国家哲学社会科学学术期刊数据库
  • 被引量:4871