基于GS-SVM的康复器械驱动系统辨识研究
康复器械的驱动系统往往具有模型高复杂程度、高实时性要求、高精度要求等特点，同时，由于其机械结构相对固定，往往只允许采集闭环信息。随着智能控制理论研究的不断深入以及在控制领域的广泛应用，针对传统系统辨识方法存在着的一些不足和局限，基于机器学习理论的系统辨识算法和模型被广泛应用。本文针对康复器械的工程需求和被控模型的特性分析,设计了支持向量机系统辨识模型,通过网格搜索算法选定训练参数的方法优化了系统.然后通过Matlab平台的Simulink工具箱采集训练样本,并使用Libsvm工具箱实现了系统仿真.仿真结果表明本文提出的方法在准确度和相关度方面均有优势。
康复器械 驱动系统 信息辨识 支持向量机 GS算法
刘通 李海富 任丽晔
长春理工大学电子信息工程学院,长春130022;长春大学电子工程学院 长春130022 长春大学电子工程学院 长春130022
国内会议
第十六届全国图象图形学学术会议 暨第六届立体图象技术学术研讨会
长春
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866-870
2012-07-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）