【摘 要】
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The Least Squares Support Vector Machines (LS-SVM) is an improvement to the SVM. Combined the LS-SVM with the Multi-Resolution Analysis (MRA),this letter propos
【出 处】
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Journal of Electronics(China)
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The Least Squares Support Vector Machines (LS-SVM) is an improvement to the SVM. Combined the LS-SVM with the Multi-Resolution Analysis (MRA),this letter proposes the Multi-resolution LS-SVM (MLS-SVM).The proposed algorithm has the same theoretical framework as MRA but with better approximation ability.At a fixed scale MLS-SVM is a classical LS-SVM,but MLS-SVM can gradually approximate the target function at different scales.In experiments,the MLS-SVM is used for nonlinear system identification,and achieves better identification accuracy.
The Least Squares Support Vector Machines (LS-SVM) is an improvement to the SVM. Combined the LS-SVM with the Multi-Resolution Analysis (MRA), this letter proposes the Multi-resolution LS-SVM (MLS- SVM) proposed algorithm has the same theoretical framework as MRA with better approximation ability. At a fixed scale MLS-SVM is a classical LS-SVM, but MLS-SVM can gradually approximate the target function at different scales. In experiments, the MLS-SVM is used for nonlinear system identification, and achieves better identification accuracy.
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