支持向量机在线训练算法及其在系统辨识中的应用

摘要：

本文探讨了一个新的支持向量机在线精确训练算法.该算法对KKT条件为基础,通过精确的数学推导得出.该算法适用于需要实时获取训练数据的场合下,比如在线系统辨识.文中讨论了该算法在在线系统辨识中的应用,提出了能够增加SVM训练速度的加速算法,探讨了其它一些与算法有关的问题.最后用一个matlab仿真实验验证了该算法的有效性.

关键词： 支持向量机 系统辨识 KKT条件 在线训练算法

作者: 汪辉 皮道映 孙优贤

作者单位: 浙江大学工业控制技术国家重点实验室,现代控制工程研究所(杭州)

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国自动化学会华东地区第十七届学术年会

会议地点: 杭州

会议语种:中文

页码: 436-445

在线出版日期: 2004-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）