【摘 要】
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在介绍和比较标准支持向量机（SVM）和最小二乘支持向量机（LS—SVM）原理的基础上，提出了一种利用LS—SVM模型进行传感器动态系统辨识的方法，并给出了相应的过程和算法。与标准SVM模型
【机 构】
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九江学院电子工程系,合肥工业大学仪器仪表学院
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在介绍和比较标准支持向量机（SVM）和最小二乘支持向量机（LS—SVM）原理的基础上，提出了一种利用LS—SVM模型进行传感器动态系统辨识的方法，并给出了相应的过程和算法。与标准SVM模型比较，该方法优点是明显的：（1）用等式约束代替标准SVM算法中的不等式约束；（2）将求解二次规划问题转化为直接求解线性矩阵方程，使得在相同条件下，系统辨识速度提高1～2个数量级，辨识误差降低50％。因此，LS—SVM模型速度快，抗噪声干扰能力强，更适合传感器动态系统建模。
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