【摘 要】
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为了提高动态系统的辩识品质,提出了一种新的可调带宽多维支持向量小波核函数—modified L-P小波核函数。理论上证明了这种核函数是满足平移不变核定理的支持向量核函数。由
【机 构】
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南京理工大学自动化学院,63853部队,
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为了提高动态系统的辩识品质,提出了一种新的可调带宽多维支持向量小波核函数—modified L-P小波核函数。理论上证明了这种核函数是满足平移不变核定理的支持向量核函数。由于该核函数具有平移伸缩正交性,而且适用于信号的局部分析、信噪分离和突变信号的检测,从而提升了支持向量机的泛化性能。应用Modified L-P小波核作为最小二乘支持向量机的核函数,可以简化计算复杂性,提高学习效率。回归实验和动态系统辩识的仿真结果表明,Modified L-P小波核函数最小二乘支持向量机的建模和逼近能力优于基于L-P小波核函数或高斯核函数最小二乘支持向量机,更适合工程应用。
In order to improve the identification quality of dynamic system, a new adjustable bandwidth multi-dimensional support vector wavelet kernel function-modified L-P wavelet kernel function is proposed. It is theoretically proved that this kernel function is a support vector kernel function that satisfies the invariance theorem of translation. The kernel function has translational orthogonality, and is suitable for local analysis of signals, signal-noise separation and detection of abrupt signals, thereby enhancing the generalization performance of the SVM. Using Modified L-P wavelet kernel as the kernel function of LS-SVM can simplify the computational complexity and improve the learning efficiency. The simulation results of regression experiments and dynamic system identification show that the modeling and approximation ability of Modified LP wavelet kernel least squares support vector machine is better than that based on LP wavelet kernel function or Gaussian kernel function least squares support vector machine, application.
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