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文檔簡介
1、支持向量機(jī)具有全局最優(yōu)、結(jié)構(gòu)簡單、推廣能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn),是機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識別領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。近年提出的各種動(dòng)態(tài)支持向量機(jī)方法,一定程度上解決了新信息對模型的影響,但是由于其模型結(jié)構(gòu)的本質(zhì)靜態(tài)特性,仍不能很好處理工況實(shí)時(shí)變化的問題。如何建立本質(zhì)動(dòng)態(tài)的支持向量機(jī)模型并將其應(yīng)用到系統(tǒng)的建模和控制中,具有十分重要的理論研究和應(yīng)用價(jià)值。 針對動(dòng)態(tài)建模問題,將動(dòng)態(tài)遞歸思想引入支持向量機(jī)結(jié)構(gòu),建立基于遞歸策略的動(dòng)態(tài)支持向量機(jī)模型(Dynami
2、c Recurrent-SVR),給出具體的數(shù)學(xué)問題描述和相應(yīng)的解決算法。實(shí)際工業(yè)數(shù)據(jù)的應(yīng)用可以看出其模型的平滑度和泛化能力要遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于靜態(tài)結(jié)構(gòu)的支持向量機(jī)模型。 在聚合物微觀質(zhì)量——分子量分布的建模與控制問題中,由于分子量分布不僅是時(shí)間的函數(shù),同時(shí)也是鏈長的函數(shù),因此,僅靠動(dòng)態(tài)支持向量機(jī)難以完成建模任務(wù),為此提出一種動(dòng)態(tài)支持向量機(jī)與B樣條網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的復(fù)合模型結(jié)構(gòu)和相對簡單的優(yōu)化算法,其中動(dòng)態(tài)支持向量機(jī)部分體現(xiàn)模型的時(shí)間特性,B樣
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