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[期刊论文] 李军 张观东
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EI CSTPCD 北大核心
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摘要:针对强耦合、高度非线性的机器人辨识问题,提出一种基于特征向量选择(FVS)的多输出支持向量机(MSVM)方法.该方法由核技术对映射至特征空间的输入数据,按照几何上的考虑提取相关的数据向量,形成特征空间的一个基底,所选择的数据向量定义为特征子空间.将数据投影至该子空间上,基于MSVM方法建立辨识模型,MSVM方法保持了在ε不敏感损失函数下具有紧凑与稀疏解的优点.为验证FVS-MSVM方法的有效性,将其应用于液压驱动机器人的油压辨识、PUMA 560工业机器人逆向运动学辨识、SARCOS仿生机器人逆向动力学建模中.在同等条件下,将FVS-MSVM方法与SVM、KPCA-MSVM及FVS-线性回归(LR)等方法进行比较.实验结果表明,FVS-MSVM方法不仅能够减小计算复杂度,而且具有很好的建模与辨识精度,模型的推广性好....
摘要:为提高时间序列预测精度及降低预测过程中的计算复杂度,提出一种基于核主成分分析(KPCA)与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的预测方法.首先,将输入数据通过核方法映射至高维特征空间;然后,在特征空间上提取有效非线性主元;最终,通过LSSVM建立时间序列模型.为验证KPCA-LSSVM方法的有效性,将其应用于交通流及视频流预测中,在同等条件下,与单一的LSSVM及神经网络等预测方法进行比较.实验结果表明:基于KPCA-LSSVM建立的模型具有较好的推广性及较高的辨识精度....
[硕士论文] 张观东
模式识别与智能系统 兰州交通大学 2018(学位年度)
摘要:目前,神经网络、模糊系统等现有的计算智能方法在非线性系统建模与辨识中取得了成功的应用。与神经网络、模糊系统等智能计算的方法相比,基于“核技巧”(kerneltricks)的特征向量选择(Feature Vectors Selection,FVS)与核隐变量正交投影(Kernel-basedOrthogonal Projections to Latent Structures,K-OPLS)的方法首先通过“核技巧”将输入数据映射至高维特征空间。在高维特征空间中FVS按照几何上的考虑提取相关的数据向量,形成特征空间的一个基底,所选择的数据向量定义为特征子空间,其次,将数据投影至该子空间上,基于MSVM(Multioutput Support Vector Machine,MSVM)方法建立辨识模型,MSVM方法保持了在ε不敏感损失函数下具有紧凑与稀疏解的优点。在O-PLS模型框架下,K-OPLS方法在高维特征空间中能够去除输入中与输出不相关的成分,即剔除与响应变量(输出)正交的来自描述变量(输入)的变异成分,以实现对模型的预测成分及与响应-正交成分的计算。因此FVS及K-OPLS在具有更强的非线性逼近能力的同时能够有效的降低计算负荷,提高辨识效率。本文针对机器人系统及混沌动力学系统分别应用基于核学习的FVS及K-OPLS方法进行了建模与辨识,论文的主要研究内容包括如下几个方面:
  (1)研究了FVS-LR(Linear Regression,LR)及FVS-SVM方法的基本原理及实现过程,为验证FVS方法的有效性,首先将其应用于Mackey-Glass时间序列的预测实例中,实验结果表明,基于FVS方法的混沌时间序列预与SVM、KPCA-SVM及LS-SVM等现有的方法相比具有更高的预测精度及更高计算效率。进一步针对MIMO的Puma560及SARCOS仿生机器人系统的建模与辨识提出了一种FVS与MSVM相结合的方法,实验结果表明,在同等条件下与传统智能计算的方法相比FVS-MSVM方法不仅能够减小计算复杂度,而且具有很好的建模与辨识精度,模型的推广性好。
  (2)针对Duffing-Ueda振子混沌动力学系统的辨识,提出了K-OPLS方法。同时为验证K-OPLS方法的有效性,首先将其应用于Mackey-Glass时间序列的辨识中。实验结果表明,基于K-OPLS方法的混沌时间序列预测精度及计算效率略优于FVS-LR方法。Duffing-Ueda振子混沌动力学系统的辨识实验中,对基于K-OPLS的辨识模型与原系统的动态性能进行了定性与定量的分析校验,定性校验准则是基于对比辨识模型与原系统吸引子(轨迹嵌入)、庞加莱映射、分岔图、极限环完成的,定量校验准则包括对比辨识模型与原系统的李雅普诺夫指数与关联维。实验结果表明,K-OPLS辨识方法具有很好的动态重构性能,定性展示出与原混沌系统相同的动态行为,并且具有与原混沌系统非常接近的动态不变性指标。能精确地再生出展示混沌动态行为的过程非线性模型,具有与原混沌系统非常接近的动态不变性指标。
  (3)在对来自测量蔡氏电路产生双涡卷吸引子与螺旋吸引子的低信噪比的信号实测数据实验中,对于低信噪比的实测数据首先进行小波降噪处理,进一步通过K-OPLS方法建立模型的重构吸引子,最后对辨识模型的重构吸引子与原系统的重构吸引子进行了对比分析。实验结果表明,辨识模型所重构出的吸引子与原系统的吸引子是基本一致的。
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