基于支持向量机的系统辨识研究现状与展望
基于统计学习理论的支持向量机首先是针对数据分类问题提出的,在人脸识别等方面取得成功应用之后,很多学科,包括自动控制领域都进行了相关的应用研究,在优化控制、故障诊断以及系统辨识等方面取得了一些进展.本文主要总结了支持向量机和一些改进的支持向量机在系统辨识领域的应用研究现状,并针对研究中的不足提出了进一步研究的方向.
统计学习理论 支持向量机 系统辨识 函数回归逼近
钟伟民 谢昭熙 皮道映
浙江大学控制系现代控制工程研究所(杭州) 深圳市软件评测中心(深圳)
国内会议
杭州
中文
56-59
2004-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）