基于支持向量机的Hammerstein系统逆模型辩识

摘要：

支持向量机是基于统计学习理论的一类机器学习方法，当前在很多领域都已发挥了重要作用.本文研究了Hammerstein逆模型的支持向量机辨识方法.首先利用二进制伪随机序列将解除线性环节和非线性环节的耦合，然后利用支持向量回归方法得到非线性环节的逆.最后利用实验研究了不同参数对辨识性能影响。

关键词： 支持向量机 Hammerstein模型 逆模型 参数辨识 机器学习

作者: 姚秀雯 杨帅 应启戛

作者单位: 上海理工大学光学与电子信息工程学院,上海,200093 同济大学汽车学院,上海,201804

会议类型: 国内会议

会议名称: 第五届全国信息获取与处理学术会议

会议地点: 秦皇岛·北戴河

会议语种:中文

页码: 585-587

在线出版日期: 2007-08-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）