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基于粒子群优化与SVR-ADLA算法的MIMO系统识别研究

杨发权李赞郝本建樊耘

高技术通讯2015，Vol.25Issue(1)：24-30,7.

高技术通讯2015，Vol.25Issue(1)：24-30,7.DOI:10.3772/j.issn.1002-0470.2015.01.004

基于粒子群优化与SVR-ADLA算法的MIMO系统识别研究

Identification of MIMO Systems based on particle swarm optimization,support vector regression and annealing dynamic learning

杨发权 ¹李赞 ²郝本建 ²樊耘¹

作者信息

1. 佛山科学技术学院电子与信息工程学院佛山528000
2. 西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室西安710071
折叠

摘要

关键词

多输入多输出(MIMO)系统识别/径向基函数(RBF)网络/支持向量回归(SVR)/退火动力学习(ADL)/粒子群优化(PSO)

Key words

multiple-input multiple-out-put (MIMO) system identification/radial basis function (RBF) network/support vector regression (SVR)/annealing dynamic learning (ADL)/particle swarm optimization (PSO)

引用本文复制引用

杨发权,李赞,郝本建,樊耘..基于粒子群优化与SVR-ADLA算法的MIMO系统识别研究[J].高技术通讯,2015,25(1):24-30,7.

基金项目

国家自然科学基金(61072070,61301179),教育部博士学科点基金(20110203110011),教育部基础科研业务费(72124338),陕西省自然基金重点项目(2012JZ8002)和高等学校学科创新引智计划(B08038)资助项目. （61072070,61301179）

高技术通讯

OA北大核心CSCDCSTPCD

ISSN：1002-0470

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