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摘要:
结论参数对T-S模糊模型的泛化能力有重要影响.该文引入v-支持向量回归机(v-SVRM),把T-S模型结论参数的辨识问题转化为一个约束优化问题,并推导了新的迭代求解算法.该方法通过一个参数v控制支持向量的数目和落在??不灵敏带外样本点的数目,并自动计算合适的??.针对典型负荷被控对象的仿真结果表明:该方法比通常采用最小二乘法进行结论参数辨识的方法具有更好的泛化能力;此外,由于采用了??不灵敏损失函数,该方法具有更好的噪声适应能力.
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文献信息
篇名 基于v-支持向量回归的T-S模糊模型辨识
来源期刊 中国电机工程学报 学科 工学
关键词 v-支持向量回归 T-S模糊模型 泛化性能 ??不灵敏损失函数 负荷系统
年,卷(期) 2006,(18) 所属期刊栏目 电工电机
研究方向 页码范围 148-153
页数 6页 分类号 TK323
字数 4524字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0258-8013.2006.18.027
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李益国 东南大学动力系 75 1006 18.0 28.0
2 沈炯 东南大学动力系 106 1994 24.0 42.0
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研究主题发展历程
节点文献
v-支持向量回归
T-S模糊模型
泛化性能
??不灵敏损失函数
负荷系统
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国电机工程学报
半月刊
0258-8013
11-2107/TM
大16开
北京清河小营东路15号 中国电力科学研究院内
82-327
1964
chi
出版文献量(篇)
16022
总下载数(次)
42
总被引数(次)
572718
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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