基于LS-SVM的非线性系统盲辨识

• 作者: 朱燕飞 章云 谭洪舟
• 来源期刊: 广东工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 盲辨识 支持向量机 过采样
• 年，卷（期）: 2007,（2）
• 页码范围: 76-79
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 字数: 3056字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-7162.2007.02.020

摘要

针对现今在非线性系统盲辨识研究中遇到的困难,提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的非线性系统盲辨识方法.该方法直接对非线性系统输出进行过采样,运用LS-SVM非线性建模技术,并结合输入的分布特性,从而完成非线性系统的盲辨识.介绍了盲系统辨识问题的研究内容及过采样技术原理,对LS-SVM的盲系统辨识机理和算法步骤进行了阐述.仿真结果表明了该方法在解决非线性系统盲辨识问题上的切实可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	章云	广东工业大学自动化学院	184	1172	18.0	24.0
2	谭洪舟	中山大学信息科学与技术学院	55	276	8.0	12.0
3	朱燕飞	广东工业大学自动化学院	20	104	5.0	9.0