【摘要】： 支持向量機(jī)是九十年代中期發(fā)展起來的一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),它是以統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論為基礎(chǔ),重點(diǎn)研究在小樣本條件下的統(tǒng)計(jì)規(guī)律和學(xué)習(xí)方法。相對(duì)于傳統(tǒng)的以足夠多的樣本數(shù)為前提的統(tǒng)計(jì)學(xué),它具有很多的優(yōu)點(diǎn),能夠在樣本容量有限的情況下取得比較理想的效果,很好地解決了小樣本、非線性、局部極小值等實(shí)際問題,成為近代學(xué)者們研究的熱點(diǎn)。 系統(tǒng)辨識(shí)是現(xiàn)代控制理論一個(gè)相當(dāng)重要的部分,其應(yīng)用非常廣泛。傳統(tǒng)的辨識(shí)方法如極大似然法、最小二乘法等在線性系統(tǒng)中的應(yīng)用已經(jīng)相當(dāng)成熟,但是對(duì)于具有明顯的非線性特性的對(duì)象,用線性模型是無法描述對(duì)象的特征的。新發(fā)展起來的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)亦有許多不足[ 25 - 29],所以本文針對(duì)支持向量機(jī)與最小二乘法的優(yōu)缺點(diǎn)提出了K-LSE算法。 本文首先比較系統(tǒng)地介紹了統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論支持向量機(jī)的基本原理,重點(diǎn)討論了支持向量機(jī)的核變換思想。 其次介紹了經(jīng)典的最小二乘估計(jì)理論,并在支持向量機(jī)核變換思想的基礎(chǔ)之上通過理論推導(dǎo),提出了K-LSE算法,并從直觀上給出了它的幾何意義。K-LSE方法實(shí)際上是支持向量機(jī)和最小二乘法的有機(jī)結(jié)合。實(shí)驗(yàn)仿真說明了我們提出的方法在復(fù)雜非線性函數(shù)擬合中的有效性與優(yōu)越性。 最后針對(duì)控制理論中常見的系統(tǒng)辨識(shí)問題,提出了K-LSE系統(tǒng)辨識(shí)方法,通過實(shí)驗(yàn)仿真說明新提出的K-LSE算法在動(dòng)態(tài)系統(tǒng)辨識(shí)中很好地實(shí)現(xiàn)了最小二乘法與SVR的優(yōu)點(diǎn),克服了他們各自的缺點(diǎn),從而說明K-LSE方法在系統(tǒng)辨識(shí)中相對(duì)于標(biāo)準(zhǔn)支持向量機(jī)回歸算法及經(jīng)典最小二乘法所具有的優(yōu)越性。
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2008
【分類號(hào)】：N945.14;TP181

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前7條

1 劉江華 ,陳佳品 ,程君實(shí);基于支持向量機(jī)的非線性系統(tǒng)辨識(shí)[J];測(cè)控技術(shù);2002年11期

2 朱家元;陳開陶;張恒喜;;最小二乘支持向量機(jī)算法研究[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2003年07期

3 黃宴委,吳惕華,趙靜一;回歸型支持向量機(jī)的系統(tǒng)辨識(shí)及仿真[J];計(jì)算機(jī)仿真;2004年05期

4 翟永杰,王國(guó)鵬,韓璞,王東風(fēng);基于支持向量機(jī)的系統(tǒng)辨識(shí)[J];計(jì)算機(jī)仿真;2004年11期

5 張學(xué)工;關(guān)于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論與支持向量機(jī)[J];自動(dòng)化學(xué)報(bào);2000年01期

6 閻輝,張學(xué)工,李衍達(dá);支持向量機(jī)與最小二乘法的關(guān)系研究[J];清華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2001年09期

7 胡蓉;;基于多輸出支持向量回歸算法的股市預(yù)測(cè)[J];云南民族大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2007年03期

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

1 高素軍;基于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的系統(tǒng)辨識(shí)及實(shí)驗(yàn)研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2006年

，

本文編號(hào)：2636248