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摘要:
为了提高传统内模控制的鲁棒性和抗干扰能力,采用在线支持向量机回归(Online Suppoa Vector Machine Regression,OSVMR)理论建立系统的正向模型和设计逆模控制器.首先简要介绍了OSVMR的原理和算法,然后将其应用于内模控制问题,并建立了OSVMR模型.其次.在控制过程可逆的条件下设计了OSVMR控制器,最后将该控制方法应用于可逆非线性系统和具未知干扰的温室环境控制问题,仿真结果表明该方法与RBF神经网络IMC相比,具有较简单的模型和较好的控制性能.
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文献信息
篇名 基于在线支持向量机的非线性内模控制
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 支持向量机 在线支持向量机回归 内模控制 非线性系统
年,卷(期) 2009,(9) 所属期刊栏目 博士论坛
研究方向 页码范围 18-20
页数 3页 分类号 TP27
字数 2809字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.09.005
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 潘丰 江南大学通信与控制工程学院 203 1133 16.0 23.0
2 陈进东 江南大学通信与控制工程学院 11 132 6.0 11.0
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研究主题发展历程
节点文献
支持向量机
在线支持向量机回归
内模控制
非线性系统
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
相关基金
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:http://www.863.org.cn
项目类型:重点项目
学科类型:信息技术
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