基于SVM的动态建模新方法

• 作者: 吴德会 王晓红
• 来源期刊: 九江学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 动态建模 神经网络 支持向量机 拟合方法
• 年，卷（期）: 2004,（3）
• 所属期刊栏目: 电子工程
• 页码范围: 22-25
• 页数: 4页
• 分类号: TP212
• 字数: 2469字
• 语种: 中文

摘要

为了提高传感器系统的动态特性,本文提出了一种基于支持向量机(SVM)的传感器动态建模新方法.由于支持向量机是基于统计学习理论的新一代机器学习技术,它有效地解决了小样本学习问题,因此本方法建模对实验样本数量没有特殊的要求.最后,仿真实验结果也证明了该动态建模方法在小样本情况下特别有效.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴德会	九江学院电子工程学院	66	721	15.0	23.0
2	王晓红	九江学院电子工程学院	22	152	7.0	11.0