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：针对发酵过程中生物参数难以实时在线测量的问题，建立了用于生物参数状态预估的
支持向量机软测量模型。考虑到该支持向量回归(SVR)模型的复杂性和冷化特征取决于其三
个参数 ，c， 能否取到最优值，采用粒子群优化(PSO)算法实现对参数 ，c， 的同时寻优。在
此基础上，以饲料用 ．甘露聚糖酶为对象，建立了基于PSO—SVR的发酵过程产物浓度状态预估
模型。发酵罐控制结果表明：该模型具有很好的学习精度和泛化能力，可实现对 ．甘露聚糖酶
产物浓度的实时在线预估。-In
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为了选择神经网络的最好结构以及增强模型的推广能力，提出一种自适应支持向量回归神经网络(SVR—NN)。SVR—NN 用支持向量回归(SVR)方法获得网络的初始结构和权值， 白适应地生
成网络隐层结点，然后用基于退火过程的鲁棒学习算法更新网络结点疹教和权 主。 SVR—NN有很
好的收敛性和鲁棒性，能抑制由于数据异常和参数选择不当所导致的“过拟合，’现象。将SVR—NN
应用到时间序列预测上。结果表明，SVR．NN预测模型能精确地预测混沌时间序列，具有很好的
理论和应用价值。-Ab
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CHANNEL ESTIMATION AND PREDICTION FOR ADAPTIVE OFDMTDMA UPLINKS, BASED ON OVERLAPPING PILOTS in matlab mfile
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预测控制是一种新型的控制算法之一。经典的PID控制方法简单方便,但是精度不高。近年来发展的自适应、自校正方法精度高,但其本质要求在线辨识对象模型,对过程的未建模动态和扰动的适应能力差,鲁棒性不好。预测控制方法集PID和自适应方法二者之长,是一种面向工业过程特点、对模型要求低、在线计算方便、控制精度高的算法。数字计算机向小型、高速、大容量、低成本方向的发展,为预测控制这类新算法的实现提供了物质基础。 本文以PCT—Ⅲ型过程控制系统装置为平台,将预测控制算法运用到实际系统中去,该装置分为水位系统和温
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嵌入维数自适应最小二乘支持向量机
状态时间序列预测方法
Condition Time Series Prediction Using Least Squares Support Vector Machine
with Adaptive Embedding Dimension
针对航空发动机状态时间序列预测中嵌入维数难于有效选取的问题, 提出一种基于嵌入维数自适应
最小二乘支持向量机( L SSVM ) 的预测方法。该方法将嵌入维数作为影响状态时间序列预测精度的重要参
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this package contain: five matlab function and one scr ipt.
XOX_OLS: is Common ols regression function that print out results just like Eviews Program.
XOX_PanelFix: is Common fix effect panel data regression function that print out results just
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是国外的成品模型，一些自适应信号处理的算法，与理论分析结果相比，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，现代信号处理中谱估计在matlab中的使用，预报误差法参数辨识-松弛的思想。- Foreign model is finished, Some adaptive signal processing algorithms, Compared with the results of theoretical analysis, BP neural network function fitting and
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这是一个Matlab实现的能量检测程序，通过能量预测减少整体的错误率，从而实现对协作频谱感知的优化。它在认知无线电网络的自适应环境中表现很好，可以更好地填补频谱空洞。(This is a Matlab implementation of energy detection procedures, through the energy prediction to reduce the overall error rate, in order to achieve the optimization o
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