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基于加权支持向量回归的在线训练算法及应用
被引量:
5
1
作者
刁翔
李奇
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第17期3970-3973,共4页
针对时变系统的在线辨识问题,提出了一种加权支持向量回归方法,根据时间信息给予历史数据不同的加权,实现了精确在线训练算法,在保持精度的同时避免了采集到新样本时重复训练,大大加快了训练速度。研究了该算法的复杂度并加以改进。将...
针对时变系统的在线辨识问题,提出了一种加权支持向量回归方法,根据时间信息给予历史数据不同的加权,实现了精确在线训练算法,在保持精度的同时避免了采集到新样本时重复训练,大大加快了训练速度。研究了该算法的复杂度并加以改进。将该方法应用于氯气投加系统过程模型的在线辨识,在训练速度和精度上都较为满意,这一结果说明了该算法的有效性。
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关键词
加
权支持向量回归
在线辨识
精确在线训练
氯气投加系统
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职称材料
题名
基于加权支持向量回归的在线训练算法及应用
被引量:
5
1
作者
刁翔
李奇
机构
东南大学自动化研究所
出处
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第17期3970-3973,共4页
文摘
针对时变系统的在线辨识问题,提出了一种加权支持向量回归方法,根据时间信息给予历史数据不同的加权,实现了精确在线训练算法,在保持精度的同时避免了采集到新样本时重复训练,大大加快了训练速度。研究了该算法的复杂度并加以改进。将该方法应用于氯气投加系统过程模型的在线辨识,在训练速度和精度上都较为满意,这一结果说明了该算法的有效性。
关键词
加
权支持向量回归
在线辨识
精确在线训练
氯气投加系统
Keywords
weight SVR
on-line identification
accurate on-line training
chlorine dosing system
分类号
TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于加权支持向量回归的在线训练算法及应用
刁翔
李奇
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007
5
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引证文献
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