支持向量机的多层动态自适应参数优化
| 外文标题 | Multi-layer adaptive parameters optimization approach for support vector machines |
| 文献类型 | 期刊 |
| 作者 | 朱家元[1];杨云[2];张恒喜[3];任博[4] |
| 机构 | [1]空军工程大学工程学院飞机与发动机工程系,北京航空航天大学工程系统工程系,空军工程大学工程学院飞机与发动机工程系,空军工程大学工程学院飞机与发动机工程系 陕西西安710038,北京100083 ,陕西西安710038,陕西西安710038 [2]空军工程大学工程学院飞机与发动机工程系,北京航空航天大学工程系统工程系,空军工程大学工程学院飞机与发动机工程系,空军工程大学工程学院飞机与发动机工程系 陕西西安710038,北京100083 ,陕西西安710038,陕西西安710038 [3]空军工程大学工程学院飞机与发动机工程系,北京航空航天大学工程系统工程系,空军工程大学工程学院飞机与发动机工程系,空军工程大学工程学院飞机与发动机工程系 陕西西安710038,北京100083 ,陕西西安710038,陕西西安710038 [4]空军工程大学工程学院飞机与发动机工程系,北京航空航天大学工程系统工程系,空军工程大学工程学院飞机与发动机工程系,空军工程大学工程学院飞机与发动机工程系 陕西西安710038,北京100083 ,陕西西安710038,陕西西安710038 ↓ |
| 来源信息 | 年:2004卷:19期:2页码范围:223-225,229 |
| 期刊信息 | 控制与决策ISSN:1001-0920 |
| 关键词 | 机器学习;神经网络;支持向量机;最小二乘支持向量机;非线性控制系统 |
| 摘要 | 首先提出了基于多层动态自适应搜索技术的最小二乘支持向量机参数优化方法,然后采用最小二乘支持向量机对典型非线性控制系统的辨识进行了研究.辨识结果表明,最小二乘支持向量机可以用于非线性控制系统辨识,多层动态自适应搜索方法确定了最优支持向量机参数,从而获得精确的非线性控制系统辨识结果. |
| 收录情况 | PKU |
| 所属部门 | 可靠性与系统工程学院 |
| 链接地址 | http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_kzyjc200402024.aspx |
| DOI | 10.3321/j.issn:1001-0920.2004.02.024 |
| 基金 | 空军重点型号工程项目 |
全文
影响因子：
dc:title:支持向量机的多层动态自适应参数优化
dc:creator:朱家元;杨云;张恒喜,等
dc:date: publishDate:2004-02-29
dc:type:期刊
dc:format: Media：控制与决策
dc:identifier: LnterrelatedLiterature：控制与决策.2004,19(2),223-225,229.
dc:identifier:DOI：10.3321/j.issn:1001-0920.2004.02.024
dc: identifier:ISBN:1001-0920
