基于支持向量机的非线性系统辨识及控制研究

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基于支持向量机的非线性系统辨识及控制研究

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基于支持向量机的非线性系统辨识及控制研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-8页
第一章绪论	第8-14页
· 课题研究的目的和意义	第8-9页
· 国内外研究现状	第9-12页
· 非线性系统辨识国内外研究现状	第9-11页
· 非线性系统控制国内外研究现状	第11-12页
· 本论文主要研究内容与各个章节的安排	第12-14页
第二章统计学习理论和支持向量机算法的研究	第14-22页
· 统计学习理论	第14-17页
· VC维	第14-15页
· 损失函数和风险函数	第15-16页
· 结构风险最小化的原则和经验风险	第16-17页
· 支持向量机	第17-21页
· 支持向量机基本原理	第17页
· 支持向量回归机基本原理	第17-20页
· SVR参数简介	第20-21页
· 本章小结	第21-22页
第三章基于FDE-SVR的非线性系统辨识	第22-36页
· 非线性系统辨识简介	第22-25页
· 系统辨识的基本内容	第22-23页
· 非线性系统常用辨识原理	第23-24页
· 非线性系统辨识的分类	第24-25页
· 基于FDE-SVR非线性系统辨识	第25-31页
· 模糊差分进化算法	第25-30页
· FDE-SVR的参数选择	第30-31页
· 仿真实验结果及分析	第31-35页
· 本章小结	第35-36页
第四章基于FDE-SVR的非线性系统内模控制	第36-52页
· 基于SVR的内模控制基本原理	第36-39页
· 基于SVR的内模控制系统的总体结构	第36-38页
· 基于SVR内部模型控制器M结构	第38页
· 基于SVR逆模型控制器C结构	第38-39页
· 基于FDE-SVR的内模控制算法	第39-42页
· 内部模型M的辨识建模阶段	第39-40页
· 逆模型C的辨识建模阶段	第40-41页
· 内模控制阶段	第41-42页
· 仿真研究	第42-51页
· 内部模型的辨识建立	第42-43页
· 内部模型的辨识校验	第43-44页
· 逆模型的辨识建立	第44-46页
· 逆模型的辨识校验	第46-47页
· 内模控制系统模型的跟踪控制	第47-51页
· 本章小结	第51-52页
第五章总结与展望	第52-54页
· 总结	第52-53页
· 工作展望	第53-54页
参考文献	第54-56页
致谢	第56-58页
攻读硕士期间发表论文和参与科研项目	第58-59页

本篇论文共59页，点击这进入下载页面。

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