Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
Least squares support vector machines (LS-SVM) based on a group of different kernel functions (Linear-Polynomial-Radial Basis Function- Exponential Radial Basis Function) for modeling nonlinear systems is introduced in this paper. A method for selecting the hyperparameters of LS-SVM is presented in details for both the regularization parameter (??) and the width parameter (??). To test the validity...
With kernel function of radial basis function (RBF), least squares support vector machines (LSSVM) is used for non-linear system prediction in this paper. For limitation of gridding search method of cross validation, the parameters optimizing method is proposed to determine the regularization parameter and the kernel width parameter of LSSVM. And the methodology steps of this method are presented...
The distributed parameter system modeling from the input and output data is investigated. The spatio-temporal output of the system is measured at a finite number of spatial locations, while the input is assumed to be a finite-dimensional temporal variable. Firstly, Karhunen-Love (KL) decomposition is used for the time/space separation and the dimension reduction. Subsequently the spatio-temporal output...
Support vector machines (SVM) is a novel machine learning method based on small-sample statistical learning theory (SLT), and is powerful for the problem with small sample, nonlinearity, high dimension, and local minima.SVM have been very successful in pattern recognition ,fault diagnoses and function estimation problems. Least squares support vector machines (LS-SVM) is an SVM version which involves...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.