基于支持向量机的直接逆模型辨识

• 作者: 孙优贤 皮道映 钟伟民
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 关键词: 逆模型 支持向量机(SVM) BP神经网络 建模与辨识
• 年，卷（期）: 2005,（2）
• 所属期刊栏目: 短文
• 页码范围: 307-310
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-8152.2005.02.027

摘要

在简单讨论逆模型辨识原理的基础上,利用支持向量机(SVM)对函数逼近的能力,提出了基于支持向量机的直接逆模型辨识方法.分别采用二次核函数以及高斯RBF核函数,利用训练数据对线性和非线性系统进行黑箱辨识.仿真结果表明,基于支持向量机的直接逆模型辨识方法在处理线性和非线性对象时,辨识性能都优于传统的BP神经网络,不仅辨识精度高,辨识速度快,而且泛化能力较强.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙优贤		4	103	4.0	4.0
2	皮道映		2	85	2.0	2.0
3	钟伟民		1	49	1.0	1.0