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支持向量机及其在函数逼近中的应用被引量：17: 1; 作者朱国强刘士荣俞金寿《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2002年第5期555-559,568,共6页; 支持向量机是一种新的机器学习算法 ,它的理论基础是 Vapnik创建的统计学习理论。它采用结构风险最小化准则 ,在最小化样本点误差的同时 ,缩小模型预测误差的上界 ,从而提高了模型的泛化能力。本文通过 SVM在函数逼近中的应用 ,研究了 ... 展开更多; 关键词支持向量机统计学习理论结构风险最小化准则核函数函数逼近机器学习算法最小化样本点误差; 在线阅读下载PDF 职称材料

非线性动态系统神经模糊建模与内模/PID双重控制系统设计被引量：6: 2; 作者刘士荣林卫星 +1 位作者俞金寿杨先一《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第4期553-560,共8页; 非线性动态系统的内模控制要求建立精确的对象正模型和逆模型,这对于大多数实际对象是难以做到.提出了基于一类神经模糊模型的非线性动态系统建模方法,并在此基础上研究了基于神经模糊模型的非线性系统的内模控制设计.基于输入输出数据... 展开更多; 关键词神经模糊系统内模控制 PID控制化学反应器; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于支持向量机的数据建模在软测量建模中的应用被引量：8: 3; 作者朱国强刘士荣俞金寿《华东理工大学学报（社会科学版）》 CAS 2002年第S1期6-10,共5页; 支持向量机是一种新的机器学习算法 ,它的基础是 Vapnik创建的统计学习理论。与传统学习方法相比 ,该理论采用了结构风险最小化准则 ,在最小化样本点误差的同时缩小模型泛化误差的上界 ,提高了模型的泛化能力。同时该理论把机器学习问... 展开更多; 关键词支持向量机数据建模核函数软测量航煤干点; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于IRBFNN和IRAN的非线性动态系统在线自适应建模: 4; 作者刘士荣俞其江 +1 位作者李文磊俞金寿《华东理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第7期784-788,共5页; 将资源分配网络算法(RAN)与相似隐单元合并操作、冗余隐单元删除操作和基于滑动数据窗连接权值学习相结合,形成了改进的资源分配网络(IRAN)算法。IRAN算法用于非线性动态系统的在线建模,能有效地改善模型精度和泛化能力。将改进径向基函... 展开更多; 关键词非对称高斯函数 IRAN算法非线性动态系统在线自适应建模; 在线阅读下载PDF 职称材料

受决策过程神经学机制启发的机器人行为协调: 5; 作者蓝艇刘士荣俞金寿《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2009年第4期612-615,共4页; 行为协调是基于行为的机器人控制系统中的一个主要问题。受决策过程的神经学机制启发,将一个或多个传感器的信息以及不同时间点上的信息组合,并累积得到似然比来表示行为选择的相对可能性,然后根据行为的可能性排序来决定机器人行为的... 展开更多; 关键词行为协调似然比决策变量推棒子; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名支持向量机及其在函数逼近中的应用被引量：17: 1; 作者朱国强刘士荣俞金寿; 机构宁波大学电气工程与自动化研究所华东理工大学自动化研究所华东理工大学自动化研究所; 出处《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2002年第5期555-559,568,共6页; 基金宁波市科技攻关项目 (0 0 12 0 0 2 ); 文摘支持向量机是一种新的机器学习算法 ,它的理论基础是 Vapnik创建的统计学习理论。它采用结构风险最小化准则 ,在最小化样本点误差的同时 ,缩小模型预测误差的上界 ,从而提高了模型的泛化能力。本文通过 SVM在函数逼近中的应用 ,研究了 SVM的小样本学习、泛化能力和抗噪声扰动能力。; 关键词支持向量机统计学习理论结构风险最小化准则核函数函数逼近机器学习算法最小化样本点误差; Keywords support vector machine statistic learning theory structura l risk minimization kernel function function approximation; 分类号 O174.41 [理学—基础数学] TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名非线性动态系统神经模糊建模与内模/PID双重控制系统设计被引量：6: 2; 作者刘士荣林卫星俞金寿杨先一; 机构宁波大学电气工程与自动化研究所华东理工大学自动化研究所圭尔夫大学工程系; 出处《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第4期553-560,共8页; 文摘非线性动态系统的内模控制要求建立精确的对象正模型和逆模型,这对于大多数实际对象是难以做到.提出了基于一类神经模糊模型的非线性动态系统建模方法,并在此基础上研究了基于神经模糊模型的非线性系统的内模控制设计.基于输入输出数据辨识的对象正模型和逆模型存在着模型失配问题,导致神经模糊内模控制范围变窄和控制鲁棒性降低,为了改善系统的性能,提出了神经模糊内模控制与PID控制结合的双重控制策略.对CSTR的反应物浓度控制研究表明,双重控制策略能有效地拓宽系统可控范围,改善系统性能.仿真结果证明该控制策略简单而有效.; 关键词神经模糊系统内模控制 PID控制化学反应器; Keywords neurofuzzy systems internal model control PID control chemical reactor; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于支持向量机的数据建模在软测量建模中的应用被引量：8: 3; 作者朱国强刘士荣俞金寿; 机构宁波大学电气工程与自动化研究所华东理工大学自动化研究所; 出处《华东理工大学学报（社会科学版）》 CAS 2002年第S1期6-10,共5页; 基金宁波市科技攻关项目 (0 0 12 0 0 2 ); 文摘支持向量机是一种新的机器学习算法 ,它的基础是 Vapnik创建的统计学习理论。与传统学习方法相比 ,该理论采用了结构风险最小化准则 ,在最小化样本点误差的同时缩小模型泛化误差的上界 ,提高了模型的泛化能力。同时该理论把机器学习问题转化为一个二次规划问题 ,可以得到唯一的全局最优解。本文应用支持向量机技术进行数据建模研究 ,并用数据建模技术建立了加氢裂化装置分馏塔的航煤干点的软测量模型。; 关键词支持向量机数据建模核函数软测量航煤干点; Keywords support vector machine data modeling kernel function soft sensor jet fuel endpoint; 分类号 TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于IRBFNN和IRAN的非线性动态系统在线自适应建模: 4; 作者刘士荣俞其江李文磊俞金寿; 机构杭州电子科技大学自动化学院宁波大学电气工程与自动化研究所华东理工大学自动化研究所; 出处《华东理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第7期784-788,共5页; 基金浙江省自然科学基金资助项目(Y104560) 浙江省留学回国基金资助项目杭州电子科技大学科研启动基金资助项目(KYS09150543); 文摘将资源分配网络算法(RAN)与相似隐单元合并操作、冗余隐单元删除操作和基于滑动数据窗连接权值学习相结合,形成了改进的资源分配网络(IRAN)算法。IRAN算法用于非线性动态系统的在线建模,能有效地改善模型精度和泛化能力。将改进径向基函数(RBF)神经网络(IRBFNN)和IRAN结合可以用于不确定非线性动态系统自适应建模。仿真研究表明:所提出的建模方法在模型精简、泛化和自适应等方面均具有优良的性能。; 关键词非对称高斯函数 IRAN算法非线性动态系统在线自适应建模; Keywords unsymmetrical Gaussian function IRAN algorithm nonlinear dynamic systems online adaptive modeling; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名受决策过程神经学机制启发的机器人行为协调: 5; 作者蓝艇刘士荣俞金寿; 机构华东理工大学自动化研究所杭州电子科技大学自动化研究所宁波大学电气工程与自动化研究所; 出处《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2009年第4期612-615,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(60675043) 浙江省科技计划项目(2007C21051) +1 种基金杭州电子科技大学科研启动基金资助项目KYS09150543); 文摘行为协调是基于行为的机器人控制系统中的一个主要问题。受决策过程的神经学机制启发,将一个或多个传感器的信息以及不同时间点上的信息组合,并累积得到似然比来表示行为选择的相对可能性,然后根据行为的可能性排序来决定机器人行为的取舍。通过一个机器人推棒子的仿真实验验证了该方法的可行性。; 关键词行为协调似然比决策变量推棒子; Keywords behavior coordination likelihood ratio decision variable pushing stick; 分类号 TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	支持向量机及其在函数逼近中的应用	朱国强刘士荣俞金寿	《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2002	17	在线阅读下载PDF 职称材料
2	非线性动态系统神经模糊建模与内模/PID双重控制系统设计	刘士荣林卫星俞金寿杨先一	《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心	2004	6	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于支持向量机的数据建模在软测量建模中的应用	朱国强刘士荣俞金寿	《华东理工大学学报（社会科学版）》 CAS	2002	8	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于IRBFNN和IRAN的非线性动态系统在线自适应建模	刘士荣俞其江李文磊俞金寿	《华东理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2006	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	受决策过程神经学机制启发的机器人行为协调	蓝艇刘士荣俞金寿	《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2009	0	在线阅读下载PDF 职称材料