| SVM和基于PCA、PLS的SVM在非线性辨识中的比较研究 |
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| 引用本文： | 于春梅,杨胜波,陈馨,张洪才.SVM和基于PCA、PLS的SVM在非线性辨识中的比较研究[J].计算机应用研究,2007,24(6):85-86,90. |
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| 作者姓名： | 于春梅 杨胜波 陈馨 张洪才 |
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| 作者单位： | 西南科技大学,信息工程学院,四川,绵阳,621010;西北工业大学,自动化学院,陕西,西安,710072;西南科技大学,信息工程学院,四川,绵阳,621010;上海大学,机电工程与自动化学院,上海,200072;西北工业大学,自动化学院,陕西,西安,710072 |
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| 基金项目： | 四川省教育厅资助项目
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国家高技术研究发展计划(863计划) |
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| 摘 要： | 对于同一个非线性系统,比较单纯ε-不灵敏支持向量机方法和基于主元提取、基于偏最小二乘提取的ε-不灵敏支持向量机方法在输入相关和不相关两种情况下的拟合性能和抗干扰性能.仿真结果表明:当输入变量之间存在相关性时,基于特征提取的方法优于直接采用ε-不灵敏支持向量机的方法.
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| 关 键 词： | 支持向量 非线性系统辨识 偏最小二乘 主元分析 |
| 文章编号： | 11301-3695（2007）06-0085-02 |
| 修稿时间： | 2006-01-04 |
Comparison of SVM, PLS-based SVM, and PCA-based SVM for Nonlinear System Identification |
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| YU Chun-mei,YANG Sheng-bo,CHEN Xin,ZHANG Hong-cai.Comparison of SVM, PLS-based SVM, and PCA-based SVM for Nonlinear System Identification[J].Application Research of Computers,2007,24(6):85-86,90. |
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| Authors: | YU Chun-mei YANG Sheng-bo CHEN Xin ZHANG Hong-cai |
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| Abstract: | To compare the performances of e-insensitive SVM, PLS-based SVM and PCA-based SVM, two cases of the same nonlinear system for identification were considered. One is that the input variables are correlated, the other is they are uneorrelated. The results showed that PLS-based SVM and PCA-based SVM perform much better than that without feature extraction in the case of variables correlation. |
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| Keywords: | support vector machine(SVM) nonlinear system identification partial least squares(PLS) principal component analysis(PCA) |
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