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基于最小二乘算法的模糊支持向量机控制器及其应用
被引量：
12
1
作者
程启明
王勇浩
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2007年第8期76-80,共5页
介绍了一种基于最小二乘算法的模糊支持向量机控制器,它将模糊控制与支持向量机结合起来,融合了两者的优点,既有不依赖被控对象模型又有泛化能力强等特点。同时采用混合学习算法来优化控制器参数,即先采用最小二乘算法离线优化支持向量...
介绍了一种基于最小二乘算法的模糊支持向量机控制器,它将模糊控制与支持向量机结合起来,融合了两者的优点,既有不依赖被控对象模型又有泛化能力强等特点。同时采用混合学习算法来优化控制器参数,即先采用最小二乘算法离线优化支持向量机(SVM)性能参数,建立SVM控制系统,再根据对象的变化,采用遗传(GA)算法在线学习优化SVM性能参数和模糊比例因子,以使控制器的性能能适应对象的变化而达到最优。火电厂主汽温控制的仿真结果表明这种控制器具有良好的控制性能。
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关键词
支持
向量
机
模糊支持向量网络
最小二乘算法
遗传算法
主汽温
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职称材料
题名
基于最小二乘算法的模糊支持向量机控制器及其应用
被引量：
12
1
作者
程启明
王勇浩
机构
上海电力学院电力与自动化学院
上海理工大学光电学院
出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2007年第8期76-80,共5页
基金
上海市教育重点科研项目(06ZZ69)
上海市重点学科建设项目(P130
P1301)
文摘
介绍了一种基于最小二乘算法的模糊支持向量机控制器,它将模糊控制与支持向量机结合起来,融合了两者的优点,既有不依赖被控对象模型又有泛化能力强等特点。同时采用混合学习算法来优化控制器参数,即先采用最小二乘算法离线优化支持向量机(SVM)性能参数,建立SVM控制系统,再根据对象的变化,采用遗传(GA)算法在线学习优化SVM性能参数和模糊比例因子,以使控制器的性能能适应对象的变化而达到最优。火电厂主汽温控制的仿真结果表明这种控制器具有良好的控制性能。
关键词
支持
向量
机
模糊支持向量网络
最小二乘算法
遗传算法
主汽温
Keywords
support vector machine
fuzzy support vector network
least square algorithm
genetic algorithm
main steam temperature
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TK223 [动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于最小二乘算法的模糊支持向量机控制器及其应用
程启明
王勇浩
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2007
12
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