简介:结合支持向量机和神经网络各自的优点,提出了一种新颖的自适应支持向量回归神经网络(SVR—NN).首先,利用支持向量回归方法确定SVR—NN的初始结构和初始化权值,基于支持向量自适应地构造SVR—NN神经网络的隐层节点;然后,使用退火过程的鲁棒学习算法更新网络节点参数和权值.为了验证所提出方法的有效性,给出了自适应SVR-NN应用于非线性动态系统辨识的实例.仿真结果表明,与以前的神经网络方法相比,基于SVR-NN网络的辨识方案能获得相当好的性能,它具有很快的收敛速度.因此,自适应的SVR—NN为非线性系统辨识提供了极有吸引力的新途径.
简介:我会为某些词语赋予特殊的含义。拿'度日'来说吧,天色不佳,令人不快的时候,我将'度日'看作是'消磨光阴',而风和日丽的时候,我却不愿意去'度',这时我在慢慢赏玩、领略美好的时光。坏日子,要飞快去'度';好日子,要停下来细细品尝。'度日''消磨时光'这两个常用语令人想起那些'哲人'的习气。他们以为生命的利用不外乎将它打发、消磨,并且尽量回避它,无视它的存在,仿