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采用标准支持向量机（SVM）,v-支持向量机,模糊支持向量机,充分发挥其可以任意逼近非线性模型的良好特性对非线性系统进行模型辨识,通过仿真试验表明SVM学习速度快,在小样本情况下具有良好的非线性建模和泛化能力.
支持向量机非线性系统模型辨识的研究
【摘 要】
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采用标准支持向量机（SVM）,v-支持向量机,模糊支持向量机,充分发挥其可以任意逼近非线性模型的良好特性对非线性系统进行模型辨识,通过仿真试验表明SVM学习速度快,在小样本情况
【机 构】
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镇江高等专科学校电子信息系
【出 处】
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太原师范学院学报(自然科学版)
【发表日期】
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2009年2期
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