板形模式识别的多输出最小二乘支持向量回归机新方法

• 作者: 张少宇 张秀玲 徐腾 赵文保
• 来源期刊: 中国机械工程
• 关键词: 最小二乘支持向量回归机 多输出最小二乘支持向量回归机 板形 模式识别
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 科学基金
• 页码范围: 258-263
• 页数: 6页
• 分类号: TG335.5|TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2013.02.021

摘要

为了克服最小二乘支持向量回归机(LS-SVR)算法不能直接应用于多输入多输出(MIMO)系统建模的缺点,通过在目标函数中加入样本绝对误差项,提出了一种多输出最小二乘支持向量回归机(MLSSVR)新算法.将MLSSVR算法应用于板形模式识别研究,提出了一种基于MLSSVR的板形模式识别新方法,将该方法与LS-SVR合成识别方法进行对比实验,并对MLSSVR识别模型的识别能力进行了测试和分析,结果证明了MLSSVR算法的有效性.MLSSVR板形模式识别方法不仅避免了LS-SVR合成方法的复杂组合运算,具有更高的识别速度,而且具有更高精度和很强的泛化能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张秀玲	燕山大学河北省工业计算机控制工程重点实验室	65	530	12.0	20.0
5	赵文保	燕山大学河北省工业计算机控制工程重点实验室	2	27	2.0	2.0
6	张少宇	燕山大学河北省工业计算机控制工程重点实验室	4	32	3.0	4.0
7	徐腾	燕山大学河北省工业计算机控制工程重点实验室	6	47	4.0	6.0