基于支持向量机的系统辨识及应用研究

摘要：

支持向量机(SVM)是一种基于结构风险最小化原理的机器学习技术,也是一种新的具有很好泛化性能的回归方法.本文研究了利用支持向量机进行系统辨识的新方法,并进行了仿真实验,结果验证了所提出的方法的正确性和有效性。

关键词： 支持向量机 统计学习理论 线性系统辨识 回归估计

作者: 李升娟 杨宗尧 于飞 刘喜梅

作者单位: 青岛科技大学,自动化与电子工程学院,山东,青岛,266042

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国钢铁节能环保与自动化会议暨第十一届全国自动化应用技术学术交流会

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 664-666

在线出版日期: 2006-08-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）