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本文阐述了稀疏贝叶斯方法在非线性系统辨识中应用的基本理论,利用稀疏贝叶斯方法对一个单输入、单输出非线性系统的进行了仿真实验,并与支持向量机和RBF神经网络系统辨识模型进行了比较。结果表明，稀疏贝叶斯分类器不仅具有支持向量机的性能,而且比SVM使用更少的核函数。
基于稀疏贝叶斯的非线性系统辨识
【摘 要】
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本文阐述了稀疏贝叶斯方法在非线性系统辨识中应用的基本理论,利用稀疏贝叶斯方法对一个单输入、单输出非线性系统的进行了仿真实验,并与支持向量机和RBF神经网络系统辨识模
【机 构】
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中国科技大学自动化系,230027
【出 处】
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第十四届中国神经网络学术会议
【发表日期】
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2004年期
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