%0 Journal Article
%T 基于支持向量机的直接逆模型辨识
%A 钟伟民
%A 皮道映
%A 孙优贤
%J 控制理论与应用
%D 2005
%R 10.7641/j.issn.1000-8152.2005.2.027
%X 在简单讨论逆模型辨识原理的基础上,利用支持向量机(SVM)对函数逼近的能力,提出了基于支持向量机的直接逆模型辨识方法.分别采用二次核函数以及高斯RBF核函数,利用训练数据对线性和非线性系统进行黑箱辨识.仿真结果表明,基于支持向量机的直接逆模型辨识方法在处理线性和非线性对象时,辨识性能都优于传统的BP神经网络,不仅辨识精度高,辨识速度快,而且泛化能力较强.
%K 逆模型
%K 支持向量机(SVM)
%K BP神经网络
%K 建模与辨识
%U http://jcta.alljournals.ac.cn/cta_cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=200502027&flag=1